在孟德尔随机化中利用局部分布：不确定的意见是无效的
统计方法学
2024-02-06 v1
摘要
孟德尔随机化（MR）考虑使用遗传变异作为工具变量（IVs）来推断观察性研究中的因果效应。然而，当工具变量可能无效时，MR中因果推断的有效性会受到损害。在这项工作中，我们提出了一种新方法MR-Local，以在可能存在无效工具变量的情况下推断因果效应。通过利用比率估计值在真实因果效应周围的分布，MR-Local选择不确定性最小的比率估计值聚类，并在其中进行因果推断。我们在多样本汇总数据设置下，在 plurality rule 或平衡多效性假设下，建立了估计量的渐近正态性。广泛的模拟和真实数据集分析证明了我们方法的可靠性。
引用
@article{arxiv.2402.02329,
title = {Leveraging Local Distributions in Mendelian Randomization: Uncertain Opinions are Invalid},
author = {Ziya Xu and Sai Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02329},
year = {2024}
}