抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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栄養疫学において,食事曝露の自己申告評価は,食事要因と疾患リスクの間の関連におけるバイアスの原因となる測定誤差の傾向がある。本研究では,自己申告食事評価を食事摂取のバイオマーカーによって補完した。ヨーロッパ前向き調査から癌および栄養(EPIC)研究への2つのネストケースコントロール研究からの葉酸およびビタミンB6の食事および血清測定を,データの測定誤差構造を探索するためにBayesモデルに統合し,サイト特異的癌のリスクに対する食事曝露を関連させた。ベイジアン階層モデルが開発された。1)未知の真の曝露(X)の分布を定義するための曝露モデル;2)測定モデルは,観察された評価,順番に,食事アンケート(Q),24時間思い出し(R)およびバイオマーカー(M)をX測定に関連づける;3)曝露/癌関係を推定するための疾患モデル。JAGSにおけるMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)サンプリング技術を用いて,結合後部分布からモデルパラメータの限界後部分布を得た。研究は,腎臓と肺癌のそれぞれ554と882症例/対照対を含んだ。測定誤差成分において,ビタミンB6と葉酸のQ測定値間の誤差相関は0.82(95%CI:0.76,0.87)に等しいと推定された。年齢,中心,性別,BMIおよび喫煙状態の調整後,腎臓癌オッズ比(OR)は,ビタミンB6および葉酸の1標準偏差増加に対し,それぞれ0.55(0.16,1.31)および1.07(0.33,3.44)であった。肺癌ORsはビタミンB6で0.85(0.27,2.42),葉酸で0.55(0.14,1.39)であった。Bayesモデルは複雑なデータ構造を扱う強力な解決策を提供する。測定誤差の役割を考慮した後,葉酸とビタミンB6は腎臓と肺癌のリスクと関連していなかった。【JST・京大機械翻訳】
