Confidence intervals for candidate gene effects and environmental factors in population‐based association studies of families
Notice bibliographique
Résumé
Complex diseases are influenced by both genetic and environmental factors. Studies of individuals or of families can be used to examine the association of genetic factors, such as candidate genes, and other risk factors with the presence or absence of complex disorders. If families are investigated, whether or not they are randomly ascertained, possible familial correlation among observations must be considered. We have compared two statistical approaches for analyzing correlated binary data from randomly ascertained nuclear families. The generalized estimating equations approach (GEE) can be used to adjust for familial correlation. The relationship between covariates and the response is modelled, and the correlations among family members are treated as nuisance parameters. For comparison, we have proposed two strategies from a hierarchical nonparametric bootstrap approach. One strategy (S1) samples family units, preserving the structure and correlation within each family. A second and novel strategy (S2) also samples family units but then randomly samples offspring with replacement in each family. We applied the methods to data from a study of cardiovascular disease, and followed up with a simulation study in which family data were generated from an underlying multifactorial genetic model. Although the bootstrap approach was more computationally demanding, it outperformed the GEE in terms of confidence interval coverage probabilities for all sample sizes considered.
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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 | 0,001 | 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 ».