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Enregistrement W2122863047 · doi:10.1002/ajmg.10026

Segregation analyses of asthma and respiratory allergy: The Humboldt family study

2001· article· en· W2122863047 sur OpenAlexaffabout
Yue Chen, Audrey H. Schnell, Donna Rennie, Robert C. Elston, Lori A. Lockinger, James A. Dosman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésAsthmaAllergyRespiratory allergyMedicineFamily historyRespiratory systemTraitRespiratory diseaseImmunologyInternal medicineLungAllergen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed segregation analyses of asthma and respiratory allergy based on data from 309 nuclear families comprising 1,053 individuals living in the town of Humboldt, Saskatchewan, in 1993, using the REGD program of the S.A.G.E. program package. For adults, information on asthma and history of respiratory allergy was provided by the subjects themselves, and for children by their parents. When asthma was considered as the trait in segregation analysis, models of no major effect, with or without familial effects, were rejected, but they were not rejected after adjusting for history of respiratory allergy. The major gene hypothesis was not rejected before adjusting for history of respiratory allergy. When respiratory allergy was analyzed as the trait, both major gene and multifactorial models fitted the data well, regardless of whether there was adjustment for asthma or not. Other covariates adjusted for in the segregation analyses were age, sex, number of household smokers, current smoking, number of household members, generation, and house type. The data suggest that a major gene related to respiratory allergy may explain the familial aggregation of asthma.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations10
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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