Internet-Based Birth-Cohort Studies: Is This the Future for Epidemiology?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International collaborative cohorts the NINFEA and the ELF studies are mother-child cohorts that use the internet for recruitment and follow-up of their members. The cohorts investigated the association of early life exposures and a wide range of non-communicable diseases. OBJECTIVE: The objective is to report the research methodology, with emphasis on the advantages and limitations offered by an Internet-based design. These studies were conducted in Turin, Italy and Wellington, New Zealand. METHODS: The cohorts utilized various online/offline methods to recruit participants. Pregnant women who became aware volunteered, completed an online questionnaire, thus obtaining baseline information. RESULTS: The NINFEA study has recruited 7003 pregnant women, while the ELF study has recruited 2197 women. The cohorts targeted the whole country, utilizing a range of support processes to reduce the attrition rate of the participants. For the NINFEA and ELF cohorts, online participants were predominantly older (35% and 28.9%, respectively), highly educated (55.6% and 84.9%, respectively), and were in their final trimester of pregnancy (48.5% and 53.6%, respectively). CONCLUSIONS: Internet-based cohort epidemiological studies are feasible, however, it is clear that participants are self-selective samples, as is the case for many birth cohorts. Internet-based cohort studies are potentially cost-effective and novel methodology for conducting long-term epidemiology research. However, from our experience, participants tend to be self-selective. In marked time, if the cohorts are to form part of a larger research program they require further use and exploration to address biases and overcome limitations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,158 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».