Bayesian methods for meta-analysis of causal relationships estimated using genetic instrumental variables

Φόρτωση...
Μικρογραφία εικόνας

Ημερομηνία

Συγγραφείς

Burgess, S.
Thompson, S. G.
Andrews, G.
Samani, N. J.
Hall, A.
Whincup, P.
Morris, R.
Lawlor, D. A.
Davey Smith, G.
Timpson, N.

Τίτλος Εφημερίδας

Περιοδικό ISSN

Τίτλος τόμου

Εκδότης

Περίληψη

Τύπος

Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο

Είδος περιοδικού

peer-reviewed

Είδος εκπαιδευτικού υλικού

Όνομα συνεδρίου

Όνομα περιοδικού

Stat Med

Όνομα βιβλίου

Σειρά βιβλίου

Έκδοση βιβλίου

Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος

Περιγραφή

Genetic markers can be used as instrumental variables, in an analogous way to randomization in a clinical trial, to estimate the causal relationship between a phenotype and an outcome variable. Our purpose is to extend the existing methods for such Mendelian randomization studies to the context of multiple genetic markers measured in multiple studies, based on the analysis of individual participant data. First, for a single genetic marker in one study, we show that the usual ratio of coefficients approach can be reformulated as a regression with heterogeneous error in the explanatory variable. This can be implemented using a Bayesian approach, which is next extended to include multiple genetic markers. We then propose a hierarchical model for undertaking a meta-analysis of multiple studies, in which it is not necessary that the same genetic markers are measured in each study. This provides an overall estimate of the causal relationship between the phenotype and the outcome, and an assessment of its heterogeneity across studies. As an example, we estimate the causal relationship of blood concentrations of C-reactive protein on fibrinogen levels using data from 11 studies. These methods provide a flexible framework for efficient estimation of causal relationships derived from multiple studies. Issues discussed include weak instrument bias, analysis of binary outcome data such as disease risk, missing genetic data, and the use of haplotypes.

Περιγραφή

Λέξεις-κλειδιά

*Bayes Theorem, Biostatistics, C-Reactive Protein/genetics/metabolism, Fibrinogen/metabolism, Genetic Markers, Humans, *Meta-Analysis as Topic, Models, Statistical, Phenotype, Polymorphism, Single Nucleotide

Θεματική κατηγορία

Παραπομπή

Σύνδεσμος

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20209660
http://onlinelibrary.wiley.com/store/10.1002/sim.3843/asset/3843_ftp.pdf?v=1&t=h0ff5hxl&s=51ddcad59459b1f6b6d94324591a99d985c67c29

Γλώσσα

en

Εκδίδον τμήμα/τομέας

Όνομα επιβλέποντος

Εξεταστική επιτροπή

Γενική Περιγραφή / Σχόλια

Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος

Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Επιστημών Υγείας. Τμήμα Ιατρικής

Πίνακας περιεχομένων

Χορηγός

Βιβλιογραφική αναφορά

Ονόματα συντελεστών

Αριθμός σελίδων

Λεπτομέρειες μαθήματος

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced