【慎用非线性MR】柳叶刀子刊维生素D相关NLMR文章撤稿，当前NLMR法恐存在漏洞

2023年12月1日，一篇曾于2021年发表在Lancet Diabetes & Endocrinology上关于维生素D与冠心病、中风和全因死亡率的研究论文被撤稿后重新发表（Retraction and Republication），主要原因是原版本论文所采用的非线性孟德尔随机化法（Nonlinear Mendelian Randomization，简称NLMR）存在估计方法上的问题，使得所得到的研究结论不可靠。

原论文标题：Estimating dose-response relationships for vitamin D with coronary heart disease, stroke, and all-cause mortality: observational and Mendelian randomisation analyses

原论文doi：10.1016/S2213-8587(21)00263-1

2021原版本论文相关报道

对此，英国布里斯托大学（University of Bristol）统计遗传学家、MR方法论大佬George Davey Smith表示赞同。事实上，正是George Davey Smith在2023年初指出了原研究中NLMR方法和结果上存在的问题，原作者呈现的“维生素D低浓度组显著低风险和全浓度组不显著关联”，在方法和逻辑上是说不通的（not plausible）：

George Davey Smith关于原版本论文的质疑

George Davey Smith和合作者在2023年7月发表的论文中详细讨论了非线性孟德尔随机化法目前存在的问题，指出受估计方法和效率的限制，当前NLMR方法得到的研究结果很可能不可靠（Unreliable）：

【警示建议】从现有趋势来看，笔者建议所有正在使用或考虑使用NLMR法的研究人员暂停使用，进行论文写作时不要将NLMR纳入主研究分析中（顶多放附录），也不要将NLMR结果作为主要研究结论，因为很可能不可靠。NLMR相关的R包有nlmr、SUMnlmr等。

——【注意】这条警示建议只是针对非线性孟德尔随机化，经典的单样本/双样本线性孟德尔随机化结果仍然是可靠的。