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Enregistrement W1969903220 · doi:10.1097/jom.0b013e3181f7cb4c

Antioxidants and Pulmonary Function Among Police Officers

2010· article· en· W1969903220 sur OpenAlexaff
Luenda E. Charles, Cecil M. Burchfiel, Anna Mnatsakanova, Desta Fekedulegn, Cathy Tinney-Zara, P Joseph, Holger J. Schünemann, John M. Violanti, Michael E. Andrew, Heather M. Ochs‐Balcom

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésMedicinePulmonary function testingCalorieVitaminInternal medicineVitamin EAnalysis of variancePhysiologyVitamin CAntioxidantEnvironmental healthEndocrinologyDemographyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine associations of dietary antioxidant intake and pulmonary function. METHODS: Antioxidant data (vitamins A, C, D, E, magnesium, and omega-3 fatty acids) were abstracted from food frequency questionnaires. Pulmonary function was measured using American Thoracic Society criteria. We used analysis of variance to investigate associations. RESULTS: Among 79 police officers (57% male), forced vital capacity was positively and significantly associated with vitamin A after adjustment for age, gender, height, race, smoking status, and pack-years of smoking, and with magnesium after adjustment for those risk factors plus total calories, all supplement use, and abdominal height. Among current/former smokers only, mean levels of all pulmonary function measures were significantly associated with vitamin E; smoking status significantly modified these relationships. CONCLUSIONS: Increased intake of vitamin A, vitamin E (among current/former smokers only), and magnesium was associated with better pulmonary function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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