Understanding Interactions Between Life Satisfaction and Genetic Predisposition on Risk of Alzheimer's Disease up to 14 Years Later: Findings From the UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous research investigating associations between life satisfaction and risk of Alzheimer's disease (AD) has been mixed. This association may differ depending on genetic risk for AD. The aim of this study was to test interactions between life satisfaction and genetic predisposition on the future incidence of AD diagnosis. METHODS: Data were used from 66,668 participants aged 60+ from the UK Biobank. Participants attended an assessment centre at baseline, and data were linked to hospital admissions data and death records up to 14 years later. Cox proportional hazards models were used to test interactions between life satisfaction and a polygenic risk score (PRS) for AD on incident AD diagnosis. Models were also run stratified by genetic risk for AD. RESULTS: Models adjusted for age, sex, ethnicity, deprivation, education, and depression showed main effects of both life satisfaction (OR = 0.78, 95% CI = 0.68-0.90, p = 0.001) and the AD PRS (OR = 2.26, 95% CI = 2.12-2.40, p < 0.001) on incident AD. There was a significant interaction between the two (OR = 1.21, 95% CI = 1.09-1.35, p < 0.001). Stratified models showed that life satisfaction was associated with lower incident AD in the low, but not in the high genetic risk group (low: OR = 0.56, 95% CI = 0.42-0.75, p < 0.001; high: OR = 0.88, 95% CI = 0.75-1.04, p = 0.13). CONCLUSIONS: Results show that genetic risk for AD modified the relationship between life satisfaction and the risk of AD. This suggests that genetic risk may weaken associations between life satisfaction and AD risk. The findings clarify the mixed results of previous research on this topic and may contribute to more tailored approaches to the prevention of AD in the future.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».