Regression modelCausal

Randomisation mendélienne

La randomisation mendélienne est une méthode d'estimation des effets causaux des expositions sur les issues à l'aide de variants génétiques comme variables instrumentales. Introduite par George Davey Smith dans les années 1990, elle exploite la loi de ségrégation de Mendel pour éliminer les biais de confusion. Elle est devenue une technique fondamentale dans l'inférence causale épidémiologique.

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Sources

  1. Davey Smith, G., & Hemani, G. (2014). Mendelian randomization: genetic anchors for causal inference in epidemiological studies. Human Molecular Genetics, 23(R1), R89-R98. DOI: 10.1093/hmg/ddu328
  2. Hemani, G., Bowden, J., & Davey Smith, G. (2018). Evaluating the potential role of pleiotropy in Mendelian randomization studies. European Journal of Epidemiology, 33(9), 867-876. DOI: 10.1093/hmg/ddy163
  3. Morrison, J., Knoblauch, N., Marcus, J. H., Stephens, M., & He, X. (2020). Mendelian randomization accounting for sample overlap. Nature Communications, 11(1), 574. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Mendelian Randomization Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/mendelian-randomization

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ScholarGateMendelian Randomization (Mendelian Randomization Analysis). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/mendelian-randomization · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026