使用mr_presso(BetaOutcome="beta.outcome",BetaExposure="beta.exposure", SdOutcome ="se.outcome", SdExposure = "se.exposure",OUTLIERtest = TRUE,DISTORTIONtest = TRUE, data=mydata,NbDistribution=1000,SignifThreshold = 0.05)后，如何得到OR值和置信区间

在使用mr_presso()函数后，您可以使用summary()函数来查看结果摘要。在结果中，您将看到OR值和置信区间。

例如：

mr_presso_result <- mr_presso(BetaOutcome="beta.outcome",BetaExposure="beta.exposure", SdOutcome ="se.outcome", SdExposure = "se.exposure",OUTLIERtest = TRUE,DISTORTIONtest = TRUE, data=mydata,NbDistribution=1000,SignifThreshold = 0.05)

summary(mr_presso_result)

输出结果将包括OR值和置信区间。请注意，这些值基于您在mr_presso()函数中指定的参数而定。

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aa<-mr_presso(BetaOutcome="beta.outcome",BetaExposure="beta.exposure", SdOutcome ="se.outcome", SdExposure = "se.exposure",OUTLIERtest = TRUE,DISTORTIONtest = TRUE, data=mydata,NbDistribution=1000,SignifThreshold = 0.05)

这是 R 语言中的一个函数调用。mr_presso 函数的作用是进行 Mendelian Randomization Presso 检验，用于检测遗传变异的影响是否存在横向（或水平）基因突变（horizontal pleiotropy）的问题，从而评估遗传变异对于暴露和结果之间因果关系的影响。该函数中的参数包括 BetaOutcome、BetaExposure、SdOutcome、SdExposure 等，分别对应了结果、暴露、结果标准差、暴露标准差等变量，其余参数如 OUTLIERtest、DISTORTIONtest、NbDistribution、SignifThreshold 则用于设置检验的一些参数，具体含义可以查看函数的帮助文档。

我使用了以下代码：aa<-mr_presso(BetaOutcome="beta.outcome",BetaExposure="beta.exposure", SdOutcome ="se.outcome", SdExposure = "se.exposure",OUTLIERtest = TRUE,DISTORTIONtest = TRUE, data=mydata,NbDistribution=1000,SignifThreshold = 0.05) 要如何得到OR值和95%置信区间

在 `mr_presso` 函数中，OR 值和 95% 置信区间是通过 `summary` 函数输出的。

你可以使用以下代码来获取 OR 值和 95% 置信区间：

summary(aa)$results[, c("Estimate", "LL_95CI", "UL_95CI")]

其中，`Estimate` 列为 OR 值，`LL_95CI` 和 `UL_95CI` 分别为 95% 置信区间的下界和上界。