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Enregistrement W4409151023 · doi:10.1038/s41380-025-02954-w

A large-scale genome-wide study of gene-sleep duration interactions for blood pressure in 811,405 individuals from diverse populations

2025· article· en· W4409151023 sur OpenAlexaff
Pavithra Nagarajan, Thomas W. Winkler, Amy R. Bentley, Clint L. Miller, Aldi T. Kraja, Karen Schwander, Songmi Lee, Wenyi Wang, Michael R. Brown, John L. Morrison, Ayush Giri, Jeffrey R. O’Connell, Traci M. Bartz, Lisa de las Fuentes, Valborg Guðmundsdóttir, Xiuqing Guo, Sarah E. Harris, Zhijie Huang, Mart Kals, Minjung Kho, Christophe Lefèvre, Jian’an Luan, Leo‐Pekka Lyytikäinen, Massimo Mangino, Yuri Milaneschi, Nicholette D. Allred, Varun Rao, Rainer Rauramaa, Botong Shen, Stefan Stadler, Quan Sun, Jingxian Tang, Sébastien Thériault, Adriaan van der Graaf, Peter J. van der Most, Yujie Wang, Stefan Weiß, Kenneth E. Westerman, Qian Yang, Yasuharu Tabara, Wei Zhao, Wanying Zhu, Drew Altschul, Md Abu Yusuf Ansari, Pramod Anugu, Anna D. Argoty-Pantoja, Michael Arzt, Hugues Aschard, John Attia, Lydia Bazzanno, Max Breyer, Jennifer A. Brody, Brian E. Cade, Hung‐Hsin Chen, Yii-Der Ida Chen, Zekai Chen, Paul S. de Vries, Latchezar Dimitrov, Anh Do, Jiawen Du, C. Dupont, Todd L. Edwards, Michele K. Evans, Tariq Faquih, Stephan B. Felix, Susan P. Fisher‐Hoch, James S. Floyd, Mariaelisa Graff, C. Charles Gu, Dongfeng Gu, Kristen G. Hairston, Anthony J. Hanley, Iris M. Heid, Sami Heikkinen, Heather M. Highland, Michelle M. Hood, Mika Kähönen, Carrie Karvonen‐Gutierrez, Takahisa Kawaguchi, Kazuya Setoh, Tanika N. Kelly, Pirjo Komulainen, Daniel Levy, Henry J. Lin, Peter Y. Liu, Pedro Marques‐Vidal, Joseph B. McCormick, Hao Mei, James B. Meigs, Cristina Menni, Kisung Nam, Ilja M. Nolte, Natasha L. Pacheco, Lauren E. Petty, Hannah G. Polikowsky, Michael A. Province, Bruce M. Psaty, Laura M. Raffield, Olli T. Raitakari, Stephen S. Rich, Renata L. Riha, Lorenz Risch, Martin Risch, Edward Ruiz-Narváez, Rodney J. Scott, Colleen M. Sitlani, Jennifer A. Smith, Tamar Sofer, Maris Teder‐Laving, Uwe Völker, Péter Vollenweider, Guanchao Wang, Ko Willems van Dijk, Otis D. Wilson, Rui Xia, Jie Yao, Kristin L. Young, Ruiyuan Zhang, Xiaofeng Zhu, Jennifer E Below, Carsten A. Böger, David Conen, Simon R. Cox, Marcus Dörr, Mary F. Feitosa, Ervin R. Fox, Nora Franceschini, Sina A. Gharib, Vilmundur Guðnason, Sioḃán D. Harlow, Jiang He, Zoltán Kutalik, Timo A. Lakka, Debbie A. Lawlor, Seunggeun Lee, Terho Lehtimäki, Changwei Li, Ching‐Ti Liu, Reedik Mägi, Fumihiko Matsuda, Alanna C. Morrison, Brenda W.J.H. Penninx, Patricia A. Peyser, Jerome I. Rotter, Harold Snieder, Tim D. Spector, Lynne E. Wagenknecht, Nicholas J. Wareham, Alan B. Zonderman, Kari E. North, Myriam Fornage

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteUniversity of TorontoUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésGeneSleep (system call)GenomeBlood pressureDuration (music)Scale (ratio)GeneticsPsychologyBiologyComputational biologyMedicineInternal medicineComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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