Widespread environment-specific causal effects detected in the UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mendelian Randomization (MR) is a widely used tool to infer causal relationships. Yet, little research has been conducted on the elucidation of environment specific causal effects, despite mounting evidence for the relevance of causal effect modifying environmental variables. Methods To investigate potential modifications of causal effects, we extended two-stage-least-squares MR to investigate interaction effects (2SLS-I). We first tested 2SLS-I in a wide range of realistic simulation settings including quadratic and environment-dependent causal effects. Next, we applied 2SLS-I to investigate how environmental variables such as age, socioeconomic deprivation, and smoking modulate causal effects between a range of epidemiologically relevant exposure (such as systolic blood pressure, education, and body fat percentage) - outcome (e.g. forced expiratory volume (FEV1), CRP, and LDL cholesterol) pairs (in up to 337’392 individuals of the UK biobank). Results In simulations, 2SLS-I yielded unbiased interaction estimates, even in presence of non-linear causal effects. Applied to real data, 2SLS-I allowed for the detection of 182 interactions (P<0.001), with age, socioeconomic deprivation, and smoking being identified as important modifiers of many clinically relevant causal effects. For example, the positive causal effect of Triglycerides on systolic blood pressure was significantly attenuated in the elderly whilst the positive causal effect of Gamma-glutamyl transferase on CRP was intensified in smokers. Conclusion We present 2SLS-I, a method to simultaneously investigate environment-specific and non-linear causal effects. Our results highlight the importance of environmental variables in modifying well-established causal effects.
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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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».