Two-Stage Multivariate Mendelian Randomization on Multiple Outcomes with Mixed Distributions
Notice bibliographique
Résumé
S ummary In clinical research, it is of importance to study whether certain clinical factors or exposures have causal effects on clinical and patient reported outcomes like toxicities, quality of life, and self-reported symptoms, which can help improve patient care. Usually, such outcomes are recorded as multiple variables with different distributions. Mendelian randomization is a commonly used technique for causal inference with the help of genetic instrumental variables to deal with observed and unobserved confounders. Nevertheless, the current methodology of Mendelian randomization on multiple outcomes only focuses on one outcome at a time, meaning that it does not consider the correlation structure of multiple outcomes, which may lead to loss of statistical power. In situations with multiple outcomes of interest, especially when there are mixed correlated outcomes with multiple distributions, it is much more desirable to jointly analyze them with a multivariate approach. Some multivariate methods have been proposed to model mixed outcomes, however, they do not incorporate instrumental variables and cannot handle unmeasured confounders. To overcome the above challenges, we propose a two-stage multivariate Mendelian Randomization Method (MRMO), that can perform multivariate analysis on mixed outcomes using instrumental variables. We demonstrate that our proposed MRMO algorithm can gain power over the existing univariate method through simulation studies and a clinical application on a randomized Phase III clinical trial study on colorectal cancer patients.
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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 | 0,039 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».