Les effets directs et indirects (médiés par des facteurs biologiques) de la consanguinité sur la mortalité préproductive (décès avant l’âge de 20 ans) ont été étudiés dans une étude cas-témoins menée dans le comté de Lancaster, en Pennsylvanie, chez les Amish du vieil ordre. Un total de 211 cas de décès pré-productifs entre 1969 et 1980 et 213 témoins vivants ont été comparés pour les différences de coefficients de consanguinité, de malformations congénitales, de poids à la naissance, d’âge gestationnel, de complications à la naissance et d’autres facteurs démographiques, obtenus en reliant les cas et les témoins aux registres d’état civil et au registre généalogique amish remontant aux années 1700. Les coefficients de consanguinité (F) pour les cas et les témoins ont été calculés à l’aide de la méthode de traçage des ancêtres communs dans les pedigrees multigénérationnels. La consanguinité étroite (F supérieur ou égal à 1/64) était un facteur de risque significatif de mortalité avant la procréation ; odds ratio = 1,55. En utilisant le modèle log-linéaire, l’effet de la consanguinité étroite sur la mortalité s’est avéré être médié par trois mécanismes indirects occasionnels : Indépendamment du statut cas-témoin, la consanguinité était significativement liée aux malformations congénitales (enregistrées à la naissance), au retard de croissance intra-utérin (poids à la naissance inférieur au 10e percentile pour l’âge gestationnel) et à la survenue d’autres décès dans la fratrie. À leur tour, chacun de ces facteurs était indépendamment lié à la mortalité, indépendamment de la consanguinité. Aucun effet direct significatif de la consanguinité ne subsistait après ajustement pour ces facteurs. Il n’y avait aucun effet de la consanguinité sur la prématurité (moins de 37 semaines) ou les complications à la naissance. Cette étude suggère que la consanguinité augmente le risque de mortalité préproductive en augmentant le risque de retard de croissance intra-utérin et de malformations congénitales mais pas la prématurité. Le modèle log-linéaire fournit une approche utile pour l’analyse des facteurs de risque directs et indirects utilisant des mécanismes biologiques.
