仲介分析のためのメンデルランダム化:現在の方法と実行に対する挑戦【JST・京大機械翻訳】

Carter, A. R.; Sanderson, E.; Hammerton, G.; Richmond, R.; Davey Smith, G.; Heron, J.; Taylor, A.; Davies, N. M.; Howe, L. D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202783026747 整理番号：22P0259520

仲介分析のためのメンデルランダム化:現在の方法と実行に対する挑戦【JST・京大機械翻訳】

Mendelian randomisation for mediation analysis: current methods and challenges for implementation

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発行年： 2020年05月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月12日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

仲介分析は,曝露が結果に影響する経路を説明する。仲介解析は,交絡と測定誤差によるバイアスを含む多くの方法論的困難を経験する。Mendelianランダム化(MR)は,仲介解析のための因果推論を改善するために使用できる。MRによる仲介解析の推定に使用できる2つのアプローチ,すなわち多変数メンデルランダム化(MVMR)と2段階メンデルランダム化について述べた。このアプローチを概説し,それらが仲介解析に使用できる方法を示すためのコードを提供した。著者らは,交絡,測定誤差,弱い装置バイアス,および複数のメディエーターの分析を含む解析に影響を及ぼすことができる問題をレビューする。この方法の記述は,シミュレーションおよび実際のデータ例によって補足される。Mendelianランダム化は,大きなサンプルサイズと強い仮定に依存するが,強い装置と水平に多面的な経路を持たないので,著者らの用例は,曝露またはメディエーターの交絡因子,および曝露またはメディエーターの転帰,逆因果律,および非微分測定誤差に影響されないことを示した。MVMRと2段階MRは,個々のレベルMRと要約データMRの両方で実行でき,仲介解析における因果推論を改善できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

循環系の疾患 , 代謝異常・栄養性疾患一般

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