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Enregistrement W3048876172 · doi:10.1111/ppe.12691

Mendelian randomisation approaches to the study of prenatal exposures: A systematic review

2020· review· en· W3048876172 sur OpenAlexafffund
Elizabeth W. Diemer, Jeremy A. Labrecque, Alexander Neumann, Henning Tiemeier, Sonja A. Swanson

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsZonMwMarie Curie
Mots-clésMedicinePregnancyContext (archaeology)OffspringMEDLINESelection biasPopulationMeta-analysisInternal medicineGeneticsEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mendelian randomisation (MR) designs apply instrumental variable techniques using genetic variants to study causal effects. MR is increasingly used to evaluate the role of maternal exposures during pregnancy on offspring health. OBJECTIVES: We review the application of MR to prenatal exposures and describe reporting of methodologic challenges in this area. DATA SOURCES: We searched PubMed, EMBASE, Medline Ovid, Cochrane Central, Web of Science, and Google Scholar. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Eligible studies met the following criteria: (a) a maternal pregnancy exposure; (b) an outcome assessed in offspring of the pregnancy; and (c) a genetic variant or score proposed as an instrument or proxy for an exposure. SYNTHESIS: We quantified the frequency of reporting of MR conditions stated, techniques used to examine assumption plausibility, and reported limitations. RESULTS: Forty-three eligible studies were identified. When discussing challenges or limitations, the most common issues described were known potential biases in the broader MR literature, including population stratification (n = 29), weak instrument bias (n = 18), and certain types of pleiotropy (n = 30). Of 22 studies presenting point estimates for the effect of exposure, four defined their causal estimand. Twenty-four studies discussed issues unique to prenatal MR, including selection on pregnancy (n = 1) and pleiotropy via postnatal exposure (n = 10) or offspring genotype (n = 20). CONCLUSIONS: Prenatal MR studies frequently discuss issues that affect all MR studies, but rarely discuss problems specific to the prenatal context, including selection on pregnancy and effects of postnatal exposure. Future prenatal MR studies should report and attempt to falsify their assumptions, with particular attention to issues specific to prenatal MR. Further research is needed to evaluate the impacts of biases unique to prenatal MR in practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,139
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,457
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1390,457
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,013
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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