Use of latent class models to accommodate inter-laboratory variation in assessing genetic polymorphisms associated with disease risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers wanting to study the association of genetic factors with disease may encounter variability in the laboratory methods used to establish genotypes or other traits. Such variability leads to uncertainty in determining the strength of a genotype as a risk factor. This problem is illustrated using data from a case-control study of cervical cancer in which some subjects were independently assessed by different laboratories for the presence of a genetic polymorphism. Inter-laboratory agreement was only moderate, which led to a very wide range of empirical odds ratios (ORs) with the disease, depending on how disagreements were treated. This paper illustrates the use of latent class models (LCMs) and to estimate OR while taking laboratory accuracy into account. Possible LCMs are characterised in terms of the number of laboratory measurements available, and if their error rates are assumed to be differential or non-differential by disease status and/or laboratory. RESULTS: The LCM results give maximum likelihood estimates of laboratory accuracy rates and the OR of the genetic variable and disease, and avoid the ambiguities of the empirical results. Having allowed for possible measurement error in the expure, the LCM estimates of exposure--disease associations are typically stronger than their empirical equivalents. Also the LCM estimates exploit all the available data, and hence have relatively low standard errors. CONCLUSION: Our approach provides a way to evaluate the association of a polymorphism with disease, while taking laboratory measurement error into account. Ambiguities in the empirical data arising from disagreements between laboratories are avoided, and the estimated polymorphism-disease association is typically enhanced.
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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 | 0,034 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».