Examining the shared genetic liability between late‐life onset psychosis and major psychiatric, cognitive and personality phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When assessed in the Mild Behavioral Impairment (MBI) framework, late-life onset psychotic like symptoms (MBI-psychosis) are associated with incident cognitive decline and dementia. One approach to examining the genetic basis of this association, is to use Polygenic Risk Scores (PRS) to determine whether genetic propensity for late-life onset psychosis is shared with other traits. We aimed to elucidate the shared genetic liability between Educational Attainment, Intelligence, Reasoning, Memory, Neuroticism, Alzheimer's Disease, Major Depression, Schizophrenia and Bipolar Disorder and Mild Behavioral Impairment (MBI)-Psychosis in later life. METHOD: A total of 7,307 older adults without dementia were included in the analytical sample. MBI-Psychosis status (present or absent) was determined by the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) rated by participants and study partners (that is 'self' and 'informant' ratings). Each PRS was tested in a logistic regression model with MBI-Psychosis status as the dependent variable, and with age, sex and ancestry as covariates. RESULT: Higher PRS for Major Depression, Schizophrenia and Neuroticism were all associated with an higher odds of MBI-Psychosis. PRS for schizophrenia was only associated with self-reported MBI-psychosis, not informant reported MBI-psychosis (see Figure 1). Higher PRS for Educational Attainment and Intelligence were both associated with lower odds of MBI-Psychosis. In analysis stratified by self-reported education level, the relationship between higher PRS for educational attainment and lower odds of MBI-psychosis was only present in those we left school at 16. CONCLUSION: In early life, psychosis is known to overall with cognitive, psychiatric and personality traits. These data extend this observation to later-life psychosis. The significance of the differences between self and informant reported symptoms are yet to be determined but may be a mix of measurement error and the different respondents having a propensity to report symptoms which reflect different etiologies. We also show that established protective factors against cognitive decline, like educational attainment, in later life may also extend to late life neuropsychiatric syndrome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».