JAMA:孟德尔随机化的写作规范,快来抄作业

健康   其他   2024-09-02 07:45   浙江  
孟德尔随机化(Mendelian randomization,简称MR)是一种基于遗传变异的因果推断方法,其基本原理是利用自然界中的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。
MR真的是越来越火爆,pubmed检索“Mendelian randomization”,截止到目前,2024年已发文3300篇,高分文章屡见不鲜!
孟德尔随机化与Meta分析和各种指南一样,也存在质量问题。
为了进一步加强MR研究分析的科学性和撰写规范性,2021年JAMA杂志发表了“Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology Using Mendelian Randomization: The STROBE-MR Statement”包含20个条目的MR研究报告规范清单。
STROBE-MR清单分为6部分(标题和摘要,介绍,方法,结果,讨论,其他信息),包括20个主要项目和30个条目。它涵盖了评估1或多个暴露和结局的单样本和双样本MR研究,以及遵循全基因组关联研究并在同一文章中报告的MR研究。
这个声明为这类研究提供了一个清晰的“检查清单”,帮助研究者写出更好、更规范、更全面、更透明的文章。

如果你有兴趣,可以来看看。

如果进一步需要孟德尔随机化1对1答疑指导请联系郑老师团队,微信号:aq566665

STROBE-MR清单

【第一部分】题目和摘要

条目1 标题和摘要

如果孟德尔随机化(MR)是该研究的主要目的,请在标题和/或摘要中注明该研究的设计。

解释:

【标题】当MR在研究设计中发挥关键作用时,“孟德尔随机化”一词应包括在标题中。在某些情况下,MR被用作后续分析技术,当主要分析不是MR时,在这种情况下,可能不需要直接将MR包含在标题中,但要保持对手稿的主要目标的关注。

【摘要】摘要应对所做的工作和发现的内容提供详实和平衡的总结。该摘要应与研究设计中的关键问题一起呈现,包括数据来源、暴露或结果、个体数据与摘要数据,并(如果可能)包括术语“孟德尔随机化”,以使文章可发现。结果应以完全透明的方式呈现,并包括所应用方法范围内的点估计及其误差(即不仅仅是P值)。“因果关系”这个词应该谨慎使用,因为MR仅提供估计,旨在告知我们在特定假设下对因果关系的理解。

【第二部分】引言

条目2 研究背景

解释报告研究的科学背景和理由。暴露(即内生性解释变量)是什么?暴露和结果之间的潜在因果关系是否合理?说明为什么MR是解决研究问题的一种有用方法。

解释:

虽然一些作者在没有事先假设的情况下使用MR来测试暴露对许多不同结果的影响,但大多数MR研究的设计是为了评估来自先前研究的特定假设。当使用特定假设时,应描述评估当前假设的基本原理,包括对效应大小的先验期望。MR可用于检验因果零假设或估计点、期或终生效应。应该描述MR在评估研究假设中的作用,以引导读者通过将MR方法应用于研究假设来解决文献中的具体差距。

条目3 研究目标
清楚说明具体目标,包括预先指定的因果假设(如果有的话)。说明MR是一种方法,在特定的假设下,旨在估计因果效应。
解释:

作者应明确指出,研究的目的是估计特定暴露对特定结果的因果关系。

【第三部分】方法

条目4 研究设计和数据来源

在文章开始部分提出研究设计的关键要素。考虑包括一个表格,列出研究所有阶段的数据来源。对于每一个有助于分析的数据来源,描述以下内容:

  • 条目4a 环境。如果可能的话,描述研究设计和基本人群。描述环境、地点和相关日期,包括招募期、接触期、随访期和数据收集期(如有);

  • 条目4b 参与者。给出资格标准,以及选择参与者的来源和方法。报告样本量,以及在进行主要分析之前是否进行了任何力量或样本量的计算;

  • 条目4c 描述遗传变异的测量、质量控制和选择;

  • 条目4d 对于每个暴露、结果和其他相关变量,描述评估方法和疾病的诊断标准;

  • 条目4e 如果相关,提供伦理委员会批准和参与者知情同意的细节。
解释:
与STROBE研究一样,在文章的早期提出研究设计的关键要素可以让读者在研究基础上定位自己。作者应澄清MR研究是使用个体水平的参与者数据还是SNP水平的汇总数据,以及它是使用单样本还是两样本MR设计。
  • 如果数据是从已有的研究中提取的,描述数据是如何获得的。
  • 如果数据是公开可用的,尽可能提供指向数据源的超链接。
  • 如果使用汇总级别的数据,请确保所有这些细节都是可追溯的,并允许对数据源的异质性进行定性评估。
条目5 假设
明确论证或说明MR分析的三个核心假设(相关性、独立性和排他性约束)以及任何附加或敏感性分析的假设。
解释:
明确说明三个核心工具变量假设,最好是在方法部分,可以帮助读者理解MR方法的基本前提,并允许他们判断其有效性。理想情况下,这些假设应该使用特定于研究环境的直观语言在文本中陈述,以及它们在被问问题的上下文中意味着什么。阐明假设还会促使敏感性分析和其他用于评估假设或结论对其违反的稳健性的分析。
条目6 统计学方法:主要分析
说明统计学方法和使用的统计数据,包括:
  • 条目6a 说明在分析中如何处理定量变量(即比例、单位、模型);
  • 条目6b 描述在分析中如何处理遗传变异,如果适用,如何选择其权重;
  • 条目6c 描述MR估计器(如两阶段最小二乘法,Wald比率)和相关统计。详细说明包括的协变量,如果是双样本MR,是否在两个样本中使用相同的协变量集进行调整;
  • 条目6d 解释如何处理缺失数据;
  • 条目6e 如果适用,说明如何解决多重检验的问题。

条目7 假设的评估

说明用于评估假设或证明其有效性的任何方法或先验知识。

解释:

对于MR分析的每个假设,作者应报告用于评估假设或证明其有效性的任何方法。一般来说,可以使用与主题相关的背景来支持每个假设的合理性。虽然许多假设无法证实,但有一些方法可以试图证伪它们。根据相关性假设,作者可以报告他们如何评估仪器强度。

条目8 敏感性分析和附加分析

说明所进行的任何敏感性分析或附加分析(如不同方法的效果估计比较、独立复制、偏倚分析技术、仪器的验证、模拟)。

解释:

敏感性分析可以检验效应估计对潜在假设的合理违反的稳健性,并有助于理解偏差的合理大小或方向。作者应报告所进行的任何此类敏感性分析。
条目9 软件和预注册
  • 条目9a 统计软件和软件包名称,包括使用的版本和设置;
  • 条目9b 说明研究方案和细节是否进行了预注册(以及时间和地点)。
【第四部分】结果

条目10 描述性分析

  • 条目10a 报告纳入研究的每个阶段的人数以及排除的原因。考虑使用流程图;

  • 条目10b 报告表型暴露、结果和其他相关变量的汇总统计(如平均值、SDs、比例);

  • 条目10c 如果数据来源包括以前研究的荟萃分析,提供这些研究的异质性评估;

  • 条目10d 对于双样本MR:

i. 提供暴露和结果样本之间遗传变异-暴露关联的相似性的理由;

ii. 提供关于暴露和结果研究之间重叠的个体数量的信息。

条目11 MR主要结果

  • 条目11a 报告遗传变异体与暴露之间的关联,以及遗传变异体与结果之间的关联,最好是在可解释的尺度上;

  • 条目11b 报告暴露与结果之间关系的MR估计值,以及MR分析的不确定度,用可解释的尺度,如每SD差异的几率或相对风险;

  • 条目11c 如果相关,考虑将相对风险的估计值转化为有意义的时间段内的绝对风险;

  • 条目11d 考虑用图表来显示结果(如森林图,遗传变异与结果之间的关联与遗传变异与暴露之间的关联的散点图)。

条目12 对假设的评估

  • 条目12a 报告对假设的有效性的评估;

  • 条目12b 报告任何额外的统计数据(如对不同遗传变异的异质性评估,如I^2、Q统计或E值)。

条目13 敏感性分析和附加分析

  • 条目13a 报告任何敏感性分析,以评估主要结果对违反假设的稳健性;

  • 条目13b 报告其他敏感性分析或附加分析的结果;

  • 条目13c 报告对因果关系方向的任何评估(例如,双向MR);

  • 条目13d 相关时,报告并与非MR分析的估计值进行比较;

  • 条目13e 考虑用额外的图表来显示结果(例如,撇除分析)。
【第五部分】讨论
条目14 主要结果
参照研究目标,总结主要结果。
解释:
讨论应从总结主要结果和说明其重要性开始。本节提醒读者研究问题及其主要发现,并帮助读者评估接下来的解释是否与结果一致。良好的做法是从主要研究目标的角度进行总结,并把重点放在预先规定的假设上,报告对所调查的特定人口的因果关系的估计

条目15 局限性

讨论研究的局限性,考虑到IV假设的有效性、其他潜在偏差的来源和不精确性。讨论任何潜在偏差的方向和程度,以及为解决这些问题所做的任何努力。

条目16 解释

  • 条目16a 意义。根据其局限性和与其他研究的比较,对结果进行谨慎的整体解释;

  • 条目16b 机制。讨论潜在的生物机制,这些机制可能驱动被调查的暴露和结果之间的潜在因果关系,以及基因-环境等效假设是否合理。谨慎使用因果语言,说明IV估计只有在某些假设下才可能提供因果效应;

  • 条目16c 临床相关性。讨论结果是否与临床或公共政策相关,以及它们在多大程度上为可能的干预措施的效果大小提供参考。

条目17 普适性 (Generalizability)

讨论研究结果的普适性 :(a)对其他人群,(b)对其他暴露期/时间,以及(c)对其他暴露水平的普及性。

【第六部分】其他信息

条目18 资助

说明资金来源和资助者在本研究中的作用,如果适用,说明本研究所依据的数据库和原始研究的资金来源。

条目19 数据和数据共享

提供用于进行所有分析的数据,或报告在何处以及如何获得这些数据,并在文章中提及这些来源。提供在文章中复制结果所需的统计代码,或报告该代码是否可以公开获取,如果可以,在哪里获取。

条目20 利益冲突

所有作者应声明所有潜在的利益冲突。

通过遵循STROBE-MR指南,研究者可以提高孟德尔随机化研究的透明度和报告质量,使研究结果更具可信度和可重复性。这不仅有助于学术界的交流与合作,也为政策制定和临床实践提供了更为可靠的科学依据。我们也可以充分利用STROBE-MR帮助我们优化自己的MR分析。

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