Likelihood Ratio Test for Detecting Gene (G)-Environment (E) Interactions Under an Additive Risk Model Exploiting G-E Independence for Case-Control Data
Notice bibliographique
Résumé
There has been a long-standing controversy in epidemiology with regard to an appropriate risk scale for testing interactions between genes (G) and environmental exposure (E ). Although interaction tests based on the logistic model-which approximates the multiplicative risk for rare diseases-have been more widely applied because of its convenience in statistical modeling, interactions under additive risk models have been regarded as closer to true biologic interactions and more useful in intervention-related decision-making processes in public health. It has been well known that exploiting a natural assumption of G-E independence for the underlying population can dramatically increase statistical power for detecting multiplicative interactions in case-control studies. However, the implication of the independence assumption for tests for additive interaction has not been previously investigated. In this article, the authors develop a likelihood ratio test for detecting additive interactions for case-control studies that incorporates the G-E independence assumption. Numerical investigation of power suggests that incorporation of the independence assumption can enhance the efficiency of the test for additive interaction by 2- to 2.5-fold. The authors illustrate their method by applying it to data from a bladder cancer study.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».