Unravelling symptom-specific polygenic effects on maternal mental health during the perinatal period and postpartum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While genetic factors are important influences on maternal mental health, few studies have used symptom-level analyses to examine how genetic liability is related to the experience of specific mental health problems in mothers. A symptom-level approach can account for disorder heterogeneity and delineate key associations between genetic liabilities and mental health. METHODS: Three waves of data (30 weeks of gestation, 6 and 18 months postpartum) from the Norwegian Mother, Father and Child Cohort Study (MoBa) were used to assess item-level associations between genetic liabilities to depression, anxiety, neuroticism and positive affect, and maternal mental health phenotypes (i.e., symptoms of anxiety, depression, positive and negative affect) using a network analysis approach. Sample sizes ranged from 46,537 to 59,308 mothers. RESULTS: PGSs exhibited both phenotype-specific associations (e.g., depression PGS linked with hopelessness, anxiety PGS linked with worry) and cross-phenotype (e.g., depression PGS linked with nervousness, positive affect PGS inversely related to anxiety and depressive symptoms) relationships, with partial correlations ranging between r = -0.025 and r = 0.024. Some PGS-phenotype associations were consistent (e.g., depression PGS linked with feeling like screaming or banging on something across all waves) and others inconsistent (e.g., anxiety PGS linked with nervousness only at 6 months postpartum) across the perinatal and postpartum periods. CONCLUSIONS: Our findings highlight symptom-level associations between PGSs and maternal mental health, which may be obscured when global measures of mental health (e.g., overall scores) are used. Identifying symptom-specific PGS associations could advance current understanding of aetiological influences on maternal mental health.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Polygenic score analysis of maternal mental health symptoms; a substantive genetics question.
The study investigates genetic associations with maternal mental-health symptoms.
Genetic epidemiology of maternal mental health symptoms; clinical/psychiatric genetics object, not metaresearch.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».