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
- 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 ↗
- 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 ↗
- 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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- Régression par Moindres Carrés en Deux Étapes (MC2E / VI)Économétrie↔ compare
- La régression par discontinuité (RDD)Inférence causale↔ compare
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