Head injury, α-synuclein genetic variability and Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
© 2014 EAN. Background and purpose: Head injury has been linked to Parkinson's disease (PD) in some but not all studies. Differences in the genetic and environmental susceptibility to PD between populations might be one explanation. The joint effects of head injuries and SNCA genetic variants were investigated. Methods: From 2001 to 2012, 561 incident idiopathic PD cases and 721 population controls from central California were enrolled. Subjects reported on head injuries throughout their lifetime and were assessed for genetic variability in the SNCA 5′ region (D4S3481; Rep1) and 3′ untranslated region (rs356165). In unconditional logistic regression models adjusted for confounders, interactions between head injuries and genetic risk variants were investigated. Results: Parkinson's disease risk in individuals with head injury who are carriers of at least one 263 bp allele in D4S3481 or rs356165 variants was 3-4.5-fold higher compared with non-carriers without head injuries. However, tests for interaction between head injury and SNCA D4S3481or rs356165 were not statistically significant. Conclusions: Our study finds some evidence that head injury and D4S3481 or rs356165 variants jointly increase the risk of PD but little evidence of interaction.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».