MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2139255321 · doi:10.1093/aje/kwj127

Methods for Pooling Results of Epidemiologic Studies

2006· article· en· W2139255321 sur OpenAlexaff
Stephanie A. Smith‐Warner, Donna Spiegelman, Demetrius Albanes, W. Lawrence Beeson, Leslie Bernstein, Franco Berrino, Piet A. van den Brandt, Julie E. Buring, Eunyoung Cho, Graham A. Colditz, Aaron R. Folsom, Jo L. Freudenheim, Edward L. Giovannucci, R. Alexandra Goldbohm, Saxon Graham, Lisa Harnack, Pamela L. Horn‐Ross, Vittorio Krogh, Michael F. Leitzmann, Marjorie L. McCullough, Anthony B. Miller, Carmen Rodríguez, Thomas E. Rohan, Arthur Schatzkin, Roy E. Shore, Mikko Virtanen, Walter C. Willett, Alicja Wolk, Anne Zeleniuch‐Jacquotte, Shumin M. Zhang, David J. Hunter

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineConfoundingPoolingCohort studyEnvironmental healthCohortProspective cohort studyPopulationDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing number of epidemiologic publications on the relation between dietary factors and cancer risk, pooled analyses that summarize results from multiple studies are becoming more common. Here, the authors describe the methods being used to summarize data on diet-cancer associations within the ongoing Pooling Project of Prospective Studies of Diet and Cancer, begun in 1991. In the Pooling Project, the primary data from prospective cohort studies meeting prespecified inclusion criteria are analyzed using standardized criteria for modeling of exposure, confounding, and outcome variables. In addition to evaluating main exposure-disease associations, analyses are also conducted to evaluate whether exposure-disease associations are modified by other dietary and nondietary factors or vary among population subgroups or particular cancer subtypes. Study-specific relative risks are calculated using the Cox proportional hazards model and then pooled using a random- or mixed-effects model. The study-specific estimates are weighted by the inverse of their variances in forming summary estimates. Most of the methods used in the Pooling Project may be adapted for examining associations with dietary and nondietary factors in pooled analyses of case-control studies or case-control and cohort studies combined.

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)0,356
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,644
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3560,644
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,020
Bibliométrie0,0290,030
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0100,015
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations331
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of EpidemiologyMême sujetNutritional Studies and DietTravaux en français237 207