📖 什么是STROBE-MR？
STROBE-MR（Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology using Mendelian Randomization）是孟德尔随机化研究的报告规范，旨在提高MR研究的透明度和可重复性。
💡 提示：很多期刊要求MR研究投稿时提供STROBE-MR checklist作为补充材料。
📋 Checklist 完整列表
| Item | Section | Checklist Item |
|---|---|---|
| 1 | Title & Abstract | 在标题/摘要中注明MR研究设计 |
| 2 | Introduction | 阐明科学背景和研究理由，说明暴露因素和因果关系假设 |
| 3 | Objectives | 明确研究目标，说明MR方法的假设条件 |
| 4 | Methods | 描述研究设计、数据来源、样本量、GWAS数据质量控制 |
| 5 | Assumptions | 明确说明三大核心IV假设：相关性、独立性、排他性 |
| 6 | Statistics | 描述MR估计方法（Wald比值、IVW、MR-Egger等） |
| 7 | Assessment | 描述评估IV假设的方法和先验知识 |
| 8 | Sensitivity | 描述敏感性分析（异质性检验、留一法、方向性检验等） |
| 9 | Software | 说明使用的统计软件和包版本 |
| 10 | Results | 报告各阶段样本数量和排除原因（建议使用流程图） |
| 11 | Main Results | 报告MR效应估计值及置信区间（建议使用森林图） |
| 12 | Assumption Check | 报告假设评估结果（异质性I²、Q统计量、E-value等） |
| 13 | Sensitivity | 报告敏感性分析结果，评估结论稳健性 |
| 14 | Discussion | 总结关键结果，联系研究目标 |
| 15 | Limitations | 讨论研究局限性、潜在偏倚及方向 |
| 16 | Interpretation | 谨慎解释结果，讨论生物学机制和临床相关性 |
| 17 | Generalizability | 讨论结果在不同人群中的可推广性 |
| 18 | Funding | 说明资金来源及资助者角色 |
| 19 | Data Sharing | 提供数据访问方式或统计代码 |
| 20 | Conflicts | 声明所有潜在利益冲突 |
🎯 三大核心IV假设
1. 相关性假设 (Relevance)
工具变量与暴露因素之间存在强相关性（通常用F统计量 > 10来评估）
2. 独立性假设 (Independence)
工具变量与混杂因素之间不存在关联（无混杂）
3. 排他性假设 (Exclusion Restriction)
工具变量只能通过暴露因素影响结局（无水平多效性）
📊 MR分析常用方法
| 方法 | 适用情况 | 特点 |
|---|---|---|
| Wald Ratio | 单SNP | 简单直接 |
| IVW | 多SNP，无多效性 | 最常用 |
| MR-Egger | 存在多效性 | 可检测方向 |
| Weighted Median | 存在多效性 | 稳健估计 |
| MR-PRESSO | 检测离群值 | 可校正 |
📚 参考文献
- • Skrivankova VW, et al. STROBE-MR Statement. JAMA. 2021.
- • Skrivankova VW, et al. STROBE-MR Explanation and Elaboration. BMJ. 2021;375:n2233.
- • Bowden J, et al. Mendelian randomization: using genes as instruments for causal inference in epidemiology. Stat Med. 2018.