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Record W7025132865

Vérification de la pléiotropie en randomisation mendélienne : évaluation méthodologique et application à l'estimation de l'effet causal de l'adiposité sur la pression artérielle

2023· dissertation· fr· W7025132865 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicGenetic Associations and Epidemiology
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
KeywordsCausal analysisConfusionLimitingQuantitative methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction La randomisation mendélienne (RM) est une approche de plus en plus populaire dans les études observationnelles qui utilise des variants génétiques (habituellement des polymorphismes mononucléotidiques ou single-nucleotide polymorphisms, SNPs) associés à une exposition (hypothèse 1 ou pertinence) comme instruments pour estimer l’effet causal de cette exposition sur une issue, en assumant l’absence de confusion entre l’instrument et l’issue (hypothèse 2 ou indépendance) et l’absence d’un effet de l’instrument sur l’issue en dehors de l’exposition (hypothèse 3 ou restriction d’exclusion). Cependant, la validité des résultats de la RM est menacée par la pléiotropie, phénomène biologique par lequel un SNP affecte distinctement l’exposition et l’issue, qui est l’une des principales causes de violation de la restriction d’exclusion. Cette thèse examine certains défis méthodologiques pratiques de la RM relatifs à la vérification de la restriction d’exclusion et à la validité des résultats à travers trois principaux objectifs : 1) cartographier comment les chercheurs en RM préviennent, détectent et/ou contrôlent, et discutent des violations potentielles de la restriction d'exclusion dues notamment à la pléiotropie ; 2) évaluer la performance de la méthode basée sur la confusion positive, qui compare les estimés ponctuels de l’effet de l’exposition sur l’issue obtenus par la RM et par la régression conventionnelle, dans la détection des instruments invalides dans plusieurs contextes pratiques d’études de RM ; et 3) examiner l’impact des méthodes courantes de gestion de la médication antihypertensive dans les études de RM modélisant la pression artérielle (PA) sur l'estimation de l’effet causal et la détection des violations potentielles de la restriction d'exclusion. Méthodes Pour l’objectif 1, une revue de littérature de 128 études de RM ayant utilisé au moins un SNP sur le gène FTO (fat mass and obesity-associated) comme instrument de l’indice de masse corporelle (IMC) a été réalisée. La façon dont les auteurs préviennent, évaluent ou contrôlent, et discutent des violations potentielles de la restriction d’exclusion dues notamment à la pléiotropie a été examinée. Pour l’objectif 2, une étude de simulation statistique considérant des contextes d’études de RM utilisant comme instrument un SNP ou un score de risque génétique (genetic risk score, GRS), une issue continue ou binaire, dans des scénarios évaluant l’impact de la taille de l’échantillon et du type de pléiotropie (indirect ou direct), a été réalisée. La performance de la méthode basée sur la confusion positive a été définie comme le pourcentage de jeux de données simulés dans lesquels la méthode détectait des instruments invalides. Pour l’objectif 3, une étude de RM de l’association entre l’IMC et la PA systolique (PAS) a été réalisée. Les méthodes de gestion de la médication antihypertensive examinées étaient : (i) pas de correction, (ii) inclure la médication dans les modèles comme une covariable d’ajustement, (iii) exclure de l’analyse les sujets traités aux antihypertenseurs, (iv) ajouter une valeur constante de 15 mm Hg aux valeurs mesurées de la PAS chez les sujets traités aux antihypertenseurs, et (v) utiliser comme issue un indicateur binaire de l'hypertension. Résultats Il existe une pléthore de méthodes utilisées dans les études de RM dont certaines peuvent être sous-optimales à prévenir, détecter ou contrôler le biais dû à l’inclusion des SNPs pléiotropiques. Les simulations statistiques montrent qu’en RM utilisant un SNP comme instrument, la méthode basée sur la confusion positive est performante à détecter l’invalidité de l’instrument lorsque la pléiotropie est directe plutôt qu’indirecte, indépendamment de l’issue, mais la performance de la méthode s’améliore avec l’augmentation de taille de l’échantillon. En revanche, la méthode est moins performante à détecter l’invalidité lorsque l’instrument est un GRS, mais sa performance augmente avec la proportion des SNPs invalides inclus dans le GRS. Enfin, les estimations de la RM varient énormément selon la stratégie de gestion de la médication antihypertensive choisie, contrairement à la détection des violations de la restriction d’exclusion qui n’en est pas affectée. Conclusion Cette thèse met de l’avant certaines difficultés méthodologiques dans les applications de la RM et l’importance de la triangulation de plusieurs méthodes dans la vérification des hypothèses de RM. Le champ de la RM est en plein essor, et des nouvelles méthodes sont souvent proposées. Il devient important non seulement de les évaluer, mais aussi d’en détailler l’utilisation et les hypothèses sous-jacentes pour une utilisation optimale en complément aux méthodes existantes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.235
metaresearch head score (Gemma)0.497
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.235
Threshold uncertainty score0.944

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.2350.497
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.006
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0030.003
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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