Rationale and design of South Asian Birth Cohort (START): a Canada-India collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who originate from the Indian subcontinent (South Asians) suffer among the highest rates of type 2 diabetes in the world. Prior evidence suggests that metabolic risk factors develop early in life and are influenced by maternal and paternal behaviors, the intrauterine environment, and genetic factors. The South Asian Birth Cohort Study (START) will investigate the environmental and genetic basis of adiposity among 750 South Asian offspring recruited from highly divergent environments, namely, rural and urban India and urban Canada. METHODS: Detailed information on health behaviors including diet and physical activity, and blood samples for metabolic parameters and DNA are collected from pregnant women of South Asian ancestry who are free of significant chronic disease. They also undergo a provocative test to diagnose impaired glucose tolerance and gestational diabetes. At delivery, cord blood and newborn anthropometric indices (i.e. birth weight, length, head circumference and skin fold thickness) are collected. The mother and growing offspring are followed prospectively and information on the growth trajectory, adiposity and health behaviors will be collected annually up to age 3 years. Our aim is to recruit a minimum of 750 mother-infant pairs equally divided between three divergent environments: rural India, urban India, and Canada. SUMMARY: The START cohort will increase our understanding of the environmental and genetic determinants of adiposity and related metabolic abnormalities among South Asians living in India and Canada.
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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 | 0,047 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».