孟德尔随机化中工具变量强度再评估

孟德尔随机化（MR）分析是流行病学中估计因果关系的常用方法，其中两样本MR因利用公开GWAS汇总数据而备受关注。工具变量（IV）的选择是核心步骤之一，通常优先使用全基因组显著变异，但有时也会纳入弱关联变异以增加数量、提升统计功效。本研究系统评估了这一策略的利弊，发现放宽显著性阈值确实可增加IV数量，但可能引入弱工具变量偏倚，影响因果估计的准确性。研究建议在权衡功效与偏倚时需谨慎，并可采用灵敏度分析验证结果。该预印本尚未经同行评审。