Deep Phenotyping at Scale: Study Protocol for the Korean Mood Disorder Genetic Study‐Depression ( <scp>KOMOGEN</scp> ‐D)
Notice bibliographique
Résumé
A core challenge in the genetic analysis of major depressive disorder (MDD) is how to recruit large numbers of stringently diagnosed cases with sufficient information to explore the interplay between genetic and environmental risk factors and evaluate genetic influences on putative MD subtypes and key clinical features. Currently, most genome-wide association studies of MDD rely on self-administered questionnaires or electronic health records, both of which are limited in diagnostic accuracy and introduce systematic, heritable biases that confound the interpretation of genetic analyses. Here, we describe how to address this problem through a combination of targeted ascertainment and in-depth phenotyping by clinical interview. We increase the homogeneity of the sample, reducing the number of cases needed to detect genetic signals, by recruiting only women with recurrent depressive episodes, ascertained through hospitals. Structured interviews capture detailed information on the known and putative risk factors for the disorder. We trained 347 interviewers working at 47 participating hospitals across South Korea and recruited 5704 cases and 4995 screened controls over 4 years toward a total target sample of 10,000 cases and 10,000 controls. We met and overcame a series of logistic challenges, including restrictions due to COVID-19 and an ongoing medical crisis. We confirmed that our cases have recurrent, severe MDD and are suitable to explore the causes of recurrent episodes of disturbances of sleep and appetite, suicidality, guilty ruminations, anhedonia, and low mood. Our study design provides deeply phenotyped cases and screened controls at scale and can be adapted for deployment in other countries to yield cohorts for the genetic analysis of MDD.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,016 |
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 ».