Measures of General Intelligence and Risk for Alcohol Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Associations among general intelligence (IQ), educational attainment (EA), and alcohol use disorder (AUD) are not well understood. Objective: To examine the relationship between IQ, EA, and AUD risk. Design, Setting, and Participants: The association between IQ and AUD risk was examined in a Swedish national conscription cohort. Potential causality was explored using mendelian randomization (MR) analyses, and the association of polygenic scores (PGS) for cognitive performance with AUD diagnosis was assessed. Participant data were obtained from cross-linked Swedish national registers, genome-wide association study (GWAS) summary statistics, and the US Yale-Penn cohort. Exposures: IQ and genetic variants associated with cognitive performance. Main Outcomes and Measures: Hazard ratios (HRs; time-to-event analyses) or odds ratios (ORs) for AUD. Results: Included in this study was a national cohort of 645 488 males, born between 1950 and 1962, from the Swedish Military Conscription Register, of whom 573 855 individuals were included in this analysis. All individuals were aged 18 years at IQ assessment with no substance use disorder diagnosis at conscription, and mean (SD) follow-up time (SD) was 60.5 (7.9) years. Summary statistics from GWAS of cognitive performance (n = 257 481) and AUD (total = 753 248; cases = 113 325) in individuals of European-like genetic ancestry (EUR), with FinnGen AUD GWAS as a replication sample (total = 500 348; cases = 20 597), were used for MR analyses. PGS analyses were conducted using the data of EUR individuals from the Yale-Penn cohort (n = 5424). IQ at age 18 years was inversely associated with AUD risk in Swedish males (adjusted HR, 1.43; 95% CI, 1.40-1.47; P < .001), adjusting for parental substance use disorder, probands' psychiatric disorders, socioeconomic factors, and birth year strata. MR analyses suggested a causal relationship between lower cognitive performance and AUD risk (β [SE], 0.11 [0.02]; P = 2.6 × 10-12). The mediating role of EA differed between national contexts. Higher cognitive performance PGS were associated with reduced odds of AUD in Yale-Penn participants (OR, 0.83; 95% CI, 0.78-0.89). Conclusions and Relevance: IQ and cognitive performance have a significant but context-dependent association with AUD risk, highlighting the need for a better understanding of the interplay among genetic factors, cognitive traits, and sociocultural influences on AUD susceptibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».