Machine learning models for diagnosis and risk prediction in eating disorders, depression, and alcohol use disorder - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Research Square - Preprint Année : 2024

Machine learning models for diagnosis and risk prediction in eating disorders, depression, and alcohol use disorder

Machine learning models for diagnosis and risk prediction in eating disorders, depression, and alcohol use disorder.

Sylvane Desrivières
  • Fonction : Auteur
Zuo Zhang
Lauren Robinson
  • Fonction : Auteur
Robert Whelan
  • Fonction : Auteur
Lee Jollans
  • Fonction : Auteur
Zijian Wang
  • Fonction : Auteur
Frauke Nees
  • Fonction : Auteur
Congying Chu
  • Fonction : Auteur
Marina Bobou
  • Fonction : Auteur
Dongping Du
  • Fonction : Auteur
Ilinca Cristea
  • Fonction : Auteur
Tobias Banaschewski
Gareth Barker
Arun Bokde
  • Fonction : Auteur
Antoine Grigis
  • Fonction : Auteur
Hugh Garavan
  • Fonction : Auteur
Andreas Heinz
Rudiger Bruhl
Dimitri Papadopoulos Orfanos
  • Fonction : Auteur
Luise Poustka
  • Fonction : Auteur
Sarah Hohmann
  • Fonction : Auteur
Sabina Millenet
  • Fonction : Auteur
Juliane Fröhner
  • Fonction : Auteur
Michael Smolka
Nilakshi Vaidya
Henrik Walter
  • Fonction : Auteur
Jeanne Winterer
  • Fonction : Auteur
M. Broulidakis
  • Fonction : Auteur
Betteke van Noort
  • Fonction : Auteur
Argyris Stringaris
  • Fonction : Auteur
Jani Penttilä
  • Fonction : Auteur
Yvonne Grimmer
  • Fonction : Auteur
Corinna Insensee
  • Fonction : Auteur
Andreas Becker
  • Fonction : Auteur
Yuning Zhang
  • Fonction : Auteur
Sinead King
  • Fonction : Auteur
Julia Sinclair
  • Fonction : Auteur
Gunter Schumann
Ulrike Schmidt
  • Fonction : Auteur
Dimitri Papadopoulos Orfanos
Betteke van Noort
  • Fonction : Auteur

Résumé

Abstract This study uses machine learning models to uncover diagnostic and risk prediction markers for eating disorders (EDs), major depressive disorder (MDD), and alcohol use disorder (AUD). Utilizing case-control samples (ages 18-25 years) and a longitudinal population-based sample (n=1,851), the models, incorporating diverse data domains, achieved high accuracy in classifying EDs, MDD, and AUD from healthy controls. The area under the receiver operating characteristic curves (AUC-ROC [95% CI]) reached 0.92 [0.86-0.97] for AN and 0.91 [0.85-0.96] for BN, without relying on body mass index as a predictor. The classification accuracies for MDD (0.91 [0.88-0.94]) and AUD (0.80 [0.74-0.85]) were also high. Each data domain emerged as accurate classifiers individually, with personality distinguishing AN, BN, and their controls with AUC-ROCs ranging from 0.77 to 0.89. The models demonstrated high transdiagnostic potential, as those trained for EDs were also accurate in classifying AUD and MDD from healthy controls, and vice versa (AUC-ROCs, 0.75-0.93). Shared predictors, such as neuroticism, hopelessness, and symptoms of attention-deficit/hyperactivity disorder, were identified as reliable classifiers. For risk prediction in the longitudinal population sample, the models exhibited moderate performance (AUC-ROCs, 0.64-0.71), highlighting the potential of combining multi-domain data for precise diagnostic and risk prediction applications in psychiatry.

Dates et versions

hal-04468457 , version 1 (20-02-2024)

Identifiants

Citer

Sylvane Desrivières, Zuo Zhang, Lauren Robinson, Robert Whelan, Lee Jollans, et al.. Machine learning models for diagnosis and risk prediction in eating disorders, depression, and alcohol use disorder. Research Square - Preprint, 2024, ⟨10.21203/rs.3.rs-3777784/v1⟩. ⟨hal-04468457⟩
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