Mécanismes impliqués dans l'association entre l'indice de masse corporelle et l'épaisseur de l'intima média carotidien
Notice bibliographique
Résumé
L’analyse de médiation cherche à étudier les mécanismes qui définissent les relations entre trois entités : une variable d’exposition, une variable réponse et une ou un ensemble de variables intermédiaires appelées médiateurs. Les méthodes traditionnelles de variables non instrumentales pour l’analyse de la médiation rencontrent un certain nombre de difficultés méthodologiques y compris celles dues à la présence de biais de confusion entre l’exposition, le médiateur et la réponse. La randomisation mendélienne (RM) peut être utilisée dans le but d’améliorer l’inférence causale pour l’analyse de la médiation. Nous décrivons deux approches récemment utilisées pour tenter de pallier au problème de confusion non mesurée en médiation en y intégrant la RM. L’objectif principal de ce mémoire est de comprendre, explorer et illustrer les différences entre une méthode standard de médiation (la méthode du produit des coefficients) et la RM en deux étapes (TSMR) pour la médiation dans le contexte où il existe des variables de confusion non mesurées. L’étude réalisée a permis de faire un état de l’art en analyse de médiation et en inférence causale, d’expliquer la théorie sur les variables instrumentales et de présenter des concepts en RM. Une contribution apportée par ce mémoire est la réplication de certaines simulations de Carter et al. (2021) ainsi que la correction d’erreurs qui se sont glissées dans l’article original. Les deux méthodes explorées ont été évaluées par une application sur les données extraites de la cohorte de l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement qui est une plateforme de recherche nationale contenant des données longitudinales dont un des principaux objectifs est de comprendre les facteurs qui déterminent la qualité du vieillissement. Plus spécifiquement, le but de l’application est d’examiner le rôle médiateur de la protéine C-réactive dans l’association entre l’indice de masse corporelle et l’épaisseur de l’intima média carotidien. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : médiation par inférence causale, variable instrumentale, randomisation mendélienne, réplication, simulation.
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 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 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».