Smoking and tardive dyskinesia: lack of involvement of the <i>CYP1A2</i> gene
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To establish if there is an association between cigarette smoking and tardive dyskinesia (TD) in patients with schizophrenia and to evaluate the role of the CYP1A2 polymorphism in TD in patients of Chinese descent. Method: Two-hundred and ninety-one patients diagnosed with schizophrenia according to DSM-IV criteria were included in the study. Dyskinesia was assessed by the Abnormal Involuntary Movement Scale and TD by the criteria of Schooler and Kane. Demographic and clinical data and information on smoking habits were collected, and patients of Chinese descent with a well established smoking history were subsequently genotyped for CYP1A2. Results: Forty-three (41.3%) of the 104 patients with a history of smoking and 52 (27.8%) of the 187 non-smokers were diagnosed with TD. The prevalence of TD was significantly higher among smokers than non-smokers (χ2 = 5.57, p = 0.018). Logistic regression using TD as the dependent variable revealed smokers to be at a significantly higher risk for TD ( p < 0.005). Genotyping of smokers of Chinese descent for CYP1A2 polymorphism revealed no significant differences in the genotypic or allelic distribution between those with and without TD. Conclusions: Consistent with other studies, the prevalence of TD was significantly higher among smokers than non-smokers; however, we did not find an association between the C→A genetic polymorphism of CYP1A2 and TD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».