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Enregistrement W2119467831 · doi:10.1093/pubmed/fdn051

From risk factors to explanation in public health

2008· article· en· W2119467831 sur OpenAlexaff
Ian McDowell

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthEnvironmental healthEpidemiologyMedicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agent, host and environmental factors offer a powerful approach to elucidating the causes of an outbreak of infectious disease after it occurs. They are less helpful in predicting when an outbreak will occur and do not explain why the conditions for the outbreak arose in the first place. As public health turns its attention toward non-infectious health problems such as obesity or adolescent suicide, other limitations of this traditional approach become clear. The agents involved in non-infectious diseases are usually non-specific and there may be no necessary causal factors; host susceptibility cannot be measured in terms of an immunological test, and the environment takes the form of complex, interacting layers of influence. In such situations, causal explanations in terms of agent, host and environment show significant limitations. This discussion reviews alternative approaches to thinking about public health problems and discusses the connections among causes, explanations and understanding. Epidemiologists who study health issues such as obesity or suicide refer to risk factors for the conditions, in tacit admission that there are no specific causal agents. Population health researchers speak in terms of health determinants, which include a broad swath of factors from genetics to social inequities. In each case, the precise causal status of such factors is frequently left unclear; the published lists of odds ratios provide little in the way of an overall explanation. Interventions should be based on coherent explanations, and the lack of progress in resolving these problems suggests that our explanations are lacking.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,016
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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