Notre groupe organise plus de 3 000 séries de conférences Événements chaque année aux États-Unis, en Europe et en Europe. Asie avec le soutien de 1 000 autres Sociétés scientifiques et publie plus de 700 Open Access Revues qui contiennent plus de 50 000 personnalités éminentes, des scientifiques réputés en tant que membres du comité de rédaction.

Les revues en libre accès gagnent plus de lecteurs et de citations
700 revues et 15 000 000 de lecteurs Chaque revue attire plus de 25 000 lecteurs

Indexé dans
  • Index Copernic
  • Google Scholar
  • Sherpa Roméo
  • JournalSeek de génamique
  • SécuritéLit
  • Accès à la recherche mondiale en ligne sur l'agriculture (AGORA)
  • Centre international pour l'agriculture et les biosciences (CABI)
  • Recherche de référence
  • Université Hamdard
  • EBSCO AZ
  • OCLC-WorldCat
  • Texte intégral du CABI
  • Taxi direct
  • Publons
  • Fondation genevoise pour l'enseignement et la recherche médicale
  • Euro Pub
  • ICMJE
Partager cette page

Abstrait

Matching on Race and Ethnicity in Case-Control Studies as a Means of Control for Population Stratification

Anand P. Chokkalingam, Melinda C. Aldrich, Karen Bartley, Ling-I Hsu, Catherine Metayer, Lisa F. Barcellos, Joseph L. Wiemels, John K. Wiencke, Patricia A. Buffler and Steve Selvin

Some investigators argue that controlling for self-reported race or ethnicity, either in statistical analysis or in study design, is sufficient to mitigate unwanted influence from population stratification. In this report, we evaluated the effectiveness of a study design involving matching on self-reported ethnicity and race in minimizing bias due to population stratification within an ethnically admixed population in California. We estimated individual genetic ancestry using structured association methods and a panel of ancestry informative markers, and observed no statistically significant difference in distribution of genetic ancestry between cases and controls (P=0.46). Stratification by Hispanic ethnicity showed similar results. We evaluated potential confounding by genetic ancestry after adjustment for race and ethnicity for 1260 candidate gene SNPs, and found no major impact (>10%) on risk estimates. In conclusion, we found no evidence of confounding of genetic risk estimates by population substructure using this matched design. Our study provides strong evidence supporting the race- and ethnicity-matched case-control study design as an effective approach to minimize systematic bias due to differences in genetic ancestry between cases and controls.