- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT00005408
Réanalyse des facteurs de risque de MCV via des méthodes de probabilité
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
ARRIÈRE-PLAN:
Les résultats de ces analyses longitudinales ont fourni de nouvelles informations sur les effets génétiques affectant les facteurs de risque de MCV au cours du processus de vieillissement.
NARRATIF DE CONCEPTION :
Les analyses ont utilisé des estimateurs du maximum de vraisemblance de la variance génétique qui étaient asymptotiquement plus efficaces que les estimateurs de la méthode des moments utilisés dans les analyses précédentes. Les modèles utilisaient des termes incorporés pour partitionner la variance d'un trait à partir de données jumelles en i) variance génétique additive et variance environnementale non partagée (le modèle AE), ii) variance génétique additive, variance génétique de dominance et variance environnementale non partagée (le modèle ADE ), ou iii) variance génétique additive, variance environnementale partagée et variance environnementale non partagée (le modèle ACE). Les modèles AE, ADE et ACE ont été ajustés séparément aux données de chacun des trois examens pour obtenir une analyse transversale. Les enquêteurs ont également étendu ces modèles pour les utiliser avec des données longitudinales en incorporant des termes pour représenter la covariance des composantes de la variance de différents examens.
Deux objectifs supplémentaires importants de cette étude étaient i) d'introduire des techniques d'estimation résistantes dans la modélisation jumelle, qui réduisaient en douceur l'effet des points de données aberrants, et ii) d'étudier attentivement les performances des estimateurs du maximum de vraisemblance et de la méthode des moments lorsque les hypothèses de le modèle jumeau ont été violés. Les résultats de ces parties de l'étude devraient permettre de mieux comprendre les mérites et les limites relatifs des procédures de modélisation des jumeaux.
La date d'achèvement de l'étude indiquée dans ce dossier a été obtenue à partir de la "date de fin" saisie dans le dossier du système d'enregistrement et de résultats du protocole (PRS).
Type d'étude
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Collaborateurs et enquêteurs
Publications et liens utiles
Publications générales
- Williams CJ, Wijesiri UW. Lipid data from NHLBI veteran twins: interpreting genetic analyses when model assumptions fail. Genet Epidemiol. 1993;10(6):551-6. doi: 10.1002/gepi.1370100637.
- Williams CJ. On the covariance between parameter estimates in models of twin data. Biometrics. 1993 Jun;49(2):557-68.
- Wijesiri UW, Williams CJ. Approximate solutions for the maximum-likelihood estimates in models of univariate human twin data. Behav Genet. 1995 May;25(3):211-6. doi: 10.1007/BF02197179. Erratum In: Behav Genet 1997 Jan;27(1):83.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimation)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimation)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 4326
- R03HL046674 (Subvention/contrat des NIH des États-Unis)
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