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混杂因素最新视觉报道_混杂偏倚的控制方法有(2024年12月全程跟踪)

内容来源：飘花网电影所属栏目：热点更新日期：2024-12-04

混杂因素

清华教授带队！公共卫生科研机会来啦！大家好！今天给大家介绍一个由清华大学教授带领的公共卫生线上科研项目，机会非常难得，感兴趣的小伙伴们千万不要错过哦！ 𐟌Ÿ【公共卫生课题：探究影响人类健康的多重因素——以医疗保障、生活习惯和社会环境为例】 𐟌ˆ项目内容：这个项目主要通过前沿知识的讲解和实践经验的分享，让学生们了解社会行为因素是如何影响健康的，探究这些因素如何导致健康不平等，并掌握研究这些因素的相关方法。 𐟌ˆ项目大纲： 𐟌Ÿ健康的社会行为决定因素概述：为什么有些国家比其他国家更健康、医疗、生活习惯、基因和社会环境与健康的关系、健康的“上游”和“下游”干预是什么 𐟌Ÿ社会经济因素与健康：社会经济因素的定义、社会经济因素与健康的关系、社会经济因素与健康的案例、反向因果和混杂因素、定题指导 𐟌Ÿ衡量健康不平等：健康不平等的定义、健康不平等的衡量方法 𐟌Ÿ收入与健康：收入对健康的影响、绝对收入效应与健康、社会比较与健康 𐟌Ÿ社会支持/社会网络与健康：社会支持/社会网络对健康的影响、社会支持的不同类型、经典和前沿案例解读、社会支持中的性别区分 𐟌ˆ项目收获： ✨清华大学教授推荐信 ✨EI/CPCI会议论文发表 ✨成绩单 ✨结业证书 ✨学术报告这个项目真的是一个非常宝贵的科研机会，特别适合对公共卫生、营养学、公共卫生管理、医疗管理、社会学等专业感兴趣的同学。通过这个项目，大家可以更深入地了解社会行为因素对健康的影响，掌握相关研究方法，为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。

孟德尔随机化研究：为何它如此受欢迎？ ### 什么是孟德尔随机化研究？孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）是一种利用遗传变异作为工具变量（instrumental variable，IV）来检测和量化因果关系的方法。近年来，它在观察性研究中的应用越来越广泛，因为它能够克服潜在混杂和反向因果关系的影响。具体来说，MR是一种统计方法，利用基因型工具变量，基于三大假设来推断暴露因素与结局的关系：工具变量与暴露因素强关联、工具变量与混杂因素无关联、工具变量仅通过暴露与结局关联。由于MR可以规避剩余混杂因素对关联结果准确性的影响，使得关联结果论证强度比观察性研究甚至随机对照试验还可靠。为什么要用孟德尔随机化研究？近几十年来，孟德尔随机化研究的数量迅速增加。早期的MR研究通常在小样本人群中进行，且仅使用了少量的遗传变异，这使得MR研究的效力较低。然而，随着生物学界发现了大量与特定性状紧密相关的遗传变异，加上许多大样本全基因组关联研究（genome-wide association study，GWAS）公开发布了数十万个暴露和疾病与遗传变异关系的汇总数据，这一领域发生了一场革命。这些汇总数据使得研究者能估计大样本数据中的遗传关联，从而促进了MR研究的发展。孟德尔随机化研究的优势 MR的核心是运用遗传学数据作为桥梁，来探索某一暴露和某一结局之间的因果关联。与随机对照试验（RCT）将参与者随机分配到试验组或对照组类似，MR研究基于影响危险因素的一个或多个等位基因，对参与基因进行“随机化”，以确定这些遗传变异的携带者与非携带者相比，是否具有不同的疾病发生风险。传统的观察性研究设计通过问卷调查、生化指标检测或影像学获得暴露，而遗传变异在出生时就存在，并在整个生命周期保持稳定。因此，MR得到的关联不受因果倒置的影响，也不受混杂因素的影响。此外，MR的优点还包括：与RCTs甚至传统观察性研究相比，MR研究对于具有基础编程技能的人来说，相对容易做。此外，全基因组关联研究的数据是公开的，这些数据提供了数百万遗传工具对数千种人类性状的影响。

[LG]《Learning by Self-Explaining》W Stammer, F Friedrich, D Steinmann, M Brack... [TU Darmstadt] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

如何控制回顾性分析中的偏倚和混杂？在进行回顾性分析时，控制偏倚和混杂是确保研究结果可靠的关键。偏倚是指由于系统性错误导致研究结果偏离真实值，常见的类型包括选择偏倚、信息偏倚和检测偏倚。例如，选择偏倚可能由于研究对象的纳入标准不均衡，导致样本无法代表目标人群；信息偏倚则可能因不准确或不完整的数据记录而产生误差，削弱暴露与结果之间的关联性。混杂是指潜在的混杂变量同时影响暴露和结局，导致假象关联或掩盖真实关联。未能充分控制偏倚和混杂，会导致研究结果不可靠，进而影响因果推断、误导临床决策和政策制定。在回顾性分析中，采用多种方法可以控制偏倚和混杂，包括：严格的样本选择标准：确保纳入的研究对象具有代表性，能够真实反映目标人群的特征。应用匹配：通过匹配对照组和实验组，减少选择偏倚的影响。倾向评分分析：利用倾向评分匹配，调整潜在混杂因素的影响。多变量回归分析：通过多元回归模型，同时考虑多个潜在混杂变量，以控制其影响。分层分析：根据潜在的混杂变量进行分层，分别分析不同层次中的暴露与结局关系。通过这些方法，可以提升研究的严谨性和可信度，确保结果的可解释性和外推性。

孟德尔随机化：基因变异如何揭示因果关系？孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露因素（如生活方式或环境因素）和健康结果之间因果关系的统计方法。它基于以下几个关键原则： 𐟎š机分配的基因变异：在受精时，父母的基因随机组合分配给子代。这意味着某些基因变异与环境因素无关，可用作暴露因素（如饮食习惯、吸烟）的自然“随机化”工具。 𐟔 关联研究：通过关联研究（如全基因组关联研究GWAS），科学家可以识别与特定疾病或健康状况相关的特定基因变异。 𐟛 ️ 工具变量分析：孟德尔随机化使用这些基因变异作为工具变量，来估计某一特定暴露因素（如体重、胆固醇水平）对健康结果（如心脏病风险）的影响。孟德尔随机化的优势在于其能够克服传统观察性研究中的混杂因素问题和逆因果关系问题。由于基因在出生前就已经确定，因此基因变异与环境因素之间不太可能存在混杂。这使得孟德尔随机化能够提供比传统观察性研究更接近因果关系的证据。然而，这种方法也有其局限性，例如基因背景、群体混杂（population stratification）以及工具变量的有效性等都需要被仔细考虑。

Kimi翻译VS3.5，谁强？最近试用了Kimi和ChatGPT3.5，结果发现Kimi的翻译能力还是比不上ChatGPT3.5。举个例子，我在Kimi和Deepl上翻译了一段论文，它们都把“the paper”错误地翻译成了“本文”。而只有ChatGPT3.5能够正确理解上下文，知道“the paper”是对前文的继续解释，所以正确翻译成了“该文”。具体来说，这段英文文献提到了使用重新加权方法来提高推荐系统的鲁棒性。例如，Li等人考虑在训练数据和测试数据之间存在不可知的分布转移时增强推荐的鲁棒性。为此，该文介绍了一种个性化特征选择方法，应用于因子分解机（Factorization Machines，简称FMs），借鉴混杂因素平衡方法来平衡每个特征的混杂因素。在Kimi和Deepl的翻译中，它们都忽略了这一复杂的上下文关系，直接将“the paper”翻译成了“本文”。而ChatGPT3.5则能够正确理解并翻译成“该文”，这显示了它在理解和处理复杂句子方面的优势。总的来说，虽然Kimi在某些简单句子的翻译上表现不错，但在处理复杂句子和上下文关系时，还是不如ChatGPT3.5那么精准和全面。如果你需要更准确的翻译，ChatGPT3.5无疑是一个更好的选择。

《柳叶刀-全球健康》（The Lancet Global Health）近日发表一项关于通过照片评估21个国家的建筑环境及其与肥胖的关系的研究网页链接，研究发现，在对混杂因素进行调整后，照片中记录的社区建筑环境特征（包括自行车道、行人安全措施、美化、交通密度和混乱）与肥胖有关，城市社区比农村社区的相关性更强。该方法提供了一种评估建筑环境对健康潜在影响的新方法。

普利类药物会导致干咳，也就是伤肺。 —— 《英国医学杂志》的研究：一篇发表在《英国医学杂志》上的研究论文发现，与使用ARBs（血管紧张素受体拮抗剂，又称沙坦类降压药）相比，使用ACEI类药物的患者肺癌风险总体增加14%。进一步的分析显示，随着ACEI类药物服用时间的延长，肺癌风险也会相应增加，尤其是服用10年及以上的患者，肺癌风险增加31%。混杂因素的影响：研究人员指出，虽然观察到了ACEI类药物与肺癌风险之间的关联，但这并不意味着ACEI类药物是导致肺癌的直接原因。研究中所观察到的关联关系可能受到多种混杂因素的影响，如患者的年龄、性别、吸烟史、生活环境等。 ACEI类药物的副作用：ACEI类药物常见的一个副作用是干咳，这可能导致患者更容易进行肺部检查，从而增加肺癌的检出几率2。深圳ⷦ⧦ᐥ𑱀

回顾性研究：如何制定有效的排除标准？在进行回顾性研究时，制定合理的排除标准至关重要，因为它直接影响到研究结果的准确性和可靠性。排除标准的主要目的是筛选出那些不符合研究目的或可能影响研究结果的样本，从而提高研究数据的质量和一致性。首先，排除标准有助于减少混杂因素的影响。例如，排除数据记录不完整的患者可以避免因数据缺失导致的分析偏倚。同样，剔除那些未明确诊断或诊断标准不一致的病例，可以确保研究人群的诊断精准度。其次，对于存在严重合并症、并发症或干预不符合研究要求的患者，排除标准能够防止这些异常因素对主要结局变量的影响。这有助于减少样本内部的异质性，使研究结果更具代表性和可解释性。此外，排除标准与纳入标准相辅相成，共同构建了研究边界。这种严格的样本筛选流程，不仅有助于提高统计分析的稳健性，还能使研究结论更加可靠和具有推广价值，从而为临床实践提供更坚实的依据。总之，回顾性研究中排除标准的制定是一个关键步骤，它能够确保研究结果的科学性和可信度，为医学研究和临床实践提供有力的支持。

孟德尔随机化：SCI研究的新宠儿 𐟌𑊦œ€近，孟德尔随机化（Mendelian randomization，简称MR）在SCI研究中火得不行，想不关注都难。于是，学长决定花点时间研究一下，和大家分享一下这个热门话题，共同学习进步。𐟓š 孟德尔随机化是一种基于遗传变异的因果推断方法。它的基本原理是利用自然界中随机分配的基因型对表型的影响来推断生物学因素对疾病的影响。听起来有点拗口，但其实就是用基因变异来研究因果关系。𐟧슊举个例子吧，比如我们想知道体重（BMI）对冠心病发病的影响。大家都知道，影响冠心病的因素可不止一个，还有高血压、高血糖等等。那怎么才能排除这些混杂因素，确定体重真的有影响呢？𐟤” 首先，我们需要找到一个工具基因变量Z（假设它为Z），这个Z要和我们研究的变量X（体重）强相关，但和我们结局变量（冠心病）以及混杂因素无关。𐟔 然后，通过MR分析，我们发现Z基因对Y（冠心病）有影响。因为Z基因对Y没有直接关联，所以Z基因是通过影响暴露因素X（体重）从而对Y产生影响。𐟓ˆ 这个过程就像是一个中介效应，暴露因素X（体重）就是中介变量，基因Z通过对中介变量X的影响达到对Y的影响。是不是有点像数学中的中介效应模型？𐟓 总之，孟德尔随机化是一种非常有趣且有用的研究方法，能够帮助我们更准确地理解生物学因素对疾病的影响。希望这篇文章能让你对它有个初步的了解！𐟒က

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