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Enregistrement W1983735302 · doi:10.1371/journal.pone.0014045

An Efficient Paradigm for Genetic Epidemiology Cohort Creation

2010· article· en· W1983735302 sur OpenAlexafffund
William D. Leslie, Zari Dastani, David Goltzman, J. Brent Richards

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of ManitobaMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchJewish General Hospital
Mots-clésEpidemiologyCohortGenetic epidemiologyMedicineCohort studyOsteoporotic fractureHealth careGerontologyData scienceEnvironmental healthComputer scienceFamily medicineOsteoporosisPathologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of novel methodologies to efficiently create large genetic epidemiology cohorts is needed. Here we describe a rapid, precise and cost-efficient method for collection of DNA from cases previously experiencing an osteoporotic fracture by identifying cases using and administrative health-care databases. Over the course of 14 months we collected DNA from 1,130 women experiencing an osteoporotic fracture, at a cost of $54 per sample. This cohort is among the larger DNA osteoporotic fracture collections in the world. The novel method described addresses a major unmet health care research need and is widely applicable to any disease that can be identified accurately through administrative data.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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