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Mendelian Randomisation and Causal Inference in Observational Epidemiology

2008· article· en· 392 citations· W2151034010 sur OpenAlex· 10.1371/journal.pmed.0050177

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.
Porte sur le CanadaSon objet est le Canada, où que soient ses auteurs.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants
0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

The notion of risk is central to epidemiological research, both in its original context of studying conditions thought to be caused by a particular factor and, more broadly, in predicting the probability of a condition for prognostic purposes. For prognostic research, all factors associated with the outcome are of interest, whether they are causal or not. In aetiological research, on the other hand, causality is meaningful. Here, the focus is often on assessing the effect of some modifiable exposure on a disease with a view to informing health interventions at the individual or population level, or health advice for particular risk groups. For such intervention or advice to be effective, it is important to verify that the observed association between the exposure and disease means that the exposure is in fact causal for the disease. For example, once the relationship between periconceptual maternal folate supplementation and risk of neural tube defects was established, the United States, Canada, and Chile implemented mandatory fortification of cereal flour and related foods with folic acid and reported reductions in neural tube defect incidence between 27% and just over 50%. However, observational research has had several high-profile failures when exposures that seemed to affect disease risk were later shown to be non-causal in follow-up randomised controlled trials (RCTs). For instance, observational evidence that seemed to suggest that vitamin E is protective for cardiovascular disease, beta-carotene for cancer, and, more recently, oestrogen for dementia, has now been refuted. Since only candidate causes with the strongest observational support tend to be followed up in RCTs when these are possible, it is likely that many more reported observational findings are not actually causal.

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La notice

Revue
PLoS Medicine
Thématique
Genetic Associations and Epidemiology
Domaine
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
European CommissionUniversity of LeicesterMedical Research CouncilGenome Canada
Mots-clés
Mendelian randomizationObservational studyCausal inferenceConfoundingInferenceEpidemiologyMarginal structural modelMedicineBiologyGeneticsComputer scienceInternal medicinePathologyArtificial intelligence
Résumé présent dans OpenAlex
oui