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Enregistrement W2033488250 · doi:10.1186/1742-5573-4-15

Case-cohort design in practice – experiences from the MORGAM Project

2007· article· en· W2033488250 sur OpenAlexfundno aff
Sangita Kulathinal, Juha Karvanen, Olli Saarela, Kari Kuulasmaa

Notice bibliographique

RevueEpidemiologic Perspectives & Innovations · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleSocialstyrelsenInstitute Pasteur De LilleUniversità degli Studi dell'InsubriaQueen's UniversityEuropean CommissionUniversità degli Studi di MilanoNational Research CentreUniversity of DundeeRoyal College of Surgeons in IrelandHelsingin Yliopisto
Mots-clésCohortComputer scienceMedicineCohort studyEvent (particle physics)Data scienceStatisticsOperations managementEngineeringMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When carefully planned and analysed, the case-cohort design is a powerful choice for follow-up studies with multiple event types of interest. While the literature is rich with analysis methods for case-cohort data, little is written about the designing of a case-cohort study. Our experiences in designing, coordinating and analysing the MORGAM case-cohort study are potentially useful for other studies with similar characteristics. The motivation for using the case-cohort design in the MORGAM genetic study is discussed and issues relevant to its planning and analysis are studied. We propose solutions for appending the earlier case-cohort selection after an extension of the follow-up period and for achieving maximum overlap between earlier designs and the case-cohort design. Approaches for statistical analysis are studied in a simulation example based on the MORGAM 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)0,200
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2000,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,304 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations131
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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