Association Between Polygenic Risk and Symptom Severity Change After Cognitive Behavioral Therapy for Obsessive‐Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A large proportion of patients undergoing cognitive behavior therapy (CBT) for obsessive‐compulsive disorder (OCD) do not respond sufficiently to treatment. Identifying predictors for change in symptom severity after treatment could inform clinical decision‐making, allow for better‐tailored interventions, and avoid treatment failure. Prior research on predictors for treatment response has, however, yielded inconsistent findings with limited clinical utility. Here, we investigated the predictive power of nine polygenic risk scores (PRSs) for psychiatric and cognitive traits in 1598 OCD patients (1167 adults and 431 children/adolescents) treated with CBT in Sweden and Norway. We fitted linear mixed models adjusted for age, sex, genotyping batch, and the first five ancestry PCs to estimate associations between PRS and symptom severity change from pre‐ to post‐treatment. The PRS for schizophrenia showed a modestly significant association with symptom change ( β = 0.013, p = 0.04, R 2 = 0.10), indicating that a higher PRS for schizophrenia was associated with a smaller decrease in symptom severity. No other PRS were significantly associated with the outcome. While these results await replication and expansion, current PRS for psychiatric and cognitive phenotypes do not seem to contribute meaningfully to symptom severity change in CBT for OCD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».