The Effect of Alcohol intake on Brain White Matter Microstructural Integrity: A New Causal Inference Framework for Incomplete Phenomic Data
饮酒对脑白质微结构完整性的影响：不完整表型数据的因果推断框架AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究观察性队列中的饮酒因果效应，以及非线性混杂和数据缺失的处理。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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饮酒对脑白质微结构完整性的影响：不完整表型数据的因果推断框架
- 研究问题
- 利用不完整的生活方式表型数据，如何处理潜在非线性混杂，评估饮酒频率对穹隆白质完整性及血压的影响？
- 方法与思路
- 作者基于 UK Biobank 队列提出集成学习因果推断框架，并通过数据整合纳入表型信息不完整的参与者以提高估计效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称每日饮酒可能降低穹隆各向异性分数并升高血压；数值研究显示偏差方面的优势，但均方误差下结果回归可能更好。
- 阅读关注点
- 应核对因果识别与缺失机制假设、数据整合如何避免选择偏差，以及饮酒对照定义、偏差与均方误差的评价差异。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未报告效应量或识别条件，不能独立确认因果结论。
原文摘要
Although substance use, such as alcohol intake, is known to be associated with cognitive decline during aging, its direct influence on the central nervous system remains incompletely understood. In this study, we investigate the influence of alcohol intake frequency on reduction of brain white matter microstructural integrity in the fornix, a brain region considered a promising marker of age-related microstructural degeneration, using a large UK Biobank (UKB) cohort with extensive phenomic data reflecting a comprehensive lifestyle profile. Two major challenges arise: 1) potentially nonlinear confounding effects from phenomic variables and 2) a limited proportion of participants with complete phenomic data. To address these challenges, we develop a novel ensemble learning framework tailored for robust causal inference and introduce a data integration step to incorporate information from UKB participants with incomplete phenomic data, improving estimation efficiency. Our analysis reveals that daily alcohol intake may significantly reduce fractional anisotropy, a neuroimaging-derived measure of white matter structural integrity, in the fornix and increase systolic and diastolic blood pressure levels. Moreover, extensive numerical studies demonstrate the superiority of our method over competing approaches in terms of estimation bias, while outcome regression-based estimators may be preferred when minimizing mean squared error is prioritized.