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Enregistrement W2139332403 · doi:10.1017/thg.2015.57

Zygosity Differences in Height and Body Mass Index of Twins From Infancy to Old Age: A Study of the CODATwins Project

2015· article· en· W2139332403 sur OpenAlexaff
Aline Jelenkovic, Yoshie Yokoyama, Reijo Sund, Chika Honda, Leonie H. Bogl, Sari Aaltonen, Fuling Ji, Feng Ning, Zengchang Pang, Juan R. Ordoñana, Juan F. Sánchez-Romera, Lucía Colodro‐Conde, S. Alexandra Burt, Kelly L. Klump, Sarah E. Medland, Grant W. Montgomery, Christian Kandler, Tom A. McAdams, Thalia C. Eley, Alice M. Gregory, Kimberly J. Saudino, Lise Dubois, Michel Boivin, Ádám Domonkos Tárnoki, Dávid László Tárnoki, Claire M. A. Haworth, Robert Plomin, Sevgi Yurt Öncel, Fazil Alıev, Maria Antonietta Stazi, Corrado Fagnani, Cristina D’Ippolito, Jeffrey M. Craig, Richard Saffery, Sisira Siribaddana, Matthew Hotopf, Athula Sumathipala, Frühling Rijsdijk, Timothy D. Spector, Massimo Mangino, Geneviève Lachance, Margaret Gatz, David A. Butler, Gombojav Bayasgalan, Narandalai Danshiitsoodol, Duarte Freitas, José Maia, K. Paige Harden, Elliot M. Tucker–Drob, Bia Kim, Young-Sook Chong, Hyun Jung Shin, Kaare Christensen, Axel Skytthe, Kirsten Ohm Kyvik, Cathérine Derom, Robert Vlietinck, Ruth J. F. Loos, Wendy Cozen, Amie E. Hwang, Thomas M. Mack, Mingguang He, Xiaohu Ding, Billy Chang, Judy L. Silberg, Lindon J. Eaves, Hermine H. Maes, Tessa L. Cutler, John L. Hopper, Kelly Aujard, Patrik K. E. Magnusson, Nancy L. Pedersen, Anna K. Dahl Aslan, Yun‐Mi Song, Sarah Yang, Kayoung Lee, Laura A. Baker, Catherine Tuvblad, Morten Bjerregaard-Andersen, Henning Beck‐Nielsen, Morten Sodemann, Kauko Heikkilä, Qihua Tan, Dongfeng Zhang, Gary E. Swan, Ruth E. Krasnow, Kerry L. Jang, Ariel Knafo‐Noam, David Mankuta, Lior Abramson, Paul Lichtenstein, Robert F. Krueger, Matt McGue, Shandell Pahlen, Per Tynelius, Glen E. Duncan, Dedra Buchwald, Robin P. Corley, Brooke M. Huibregtse, Tracy L. Nelson, Keith E. Whitfield, Carol E. Franz, William S. Kremen, Michael J. Lyons, Syuichi Ooki, Ingunn Brandt, Thomas Sevenius Nilsen, Fujio Inui, Mikio Watanabe, Meike Bartels, Jane Wardle, Clare Llewellyn, Abigail Fisher, Esther Rebato, Nicholas G. Martin, Yoshinori Iwatani, Kazuo Hayakawa, Joohon Sung, Jennifer R. Harris, Gonneke Willemsen, Andreas Busjahn, Jack Goldberg, Finn Rasmussen, Yoon‐Mi Hur, Dorret I. Boomsma, Thorkild I. A. Sørensen, Jaakko Kaprio, Karri Silventoinen

Notice bibliographique

RevueTwin Research and Human Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOttawa Public HealthUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFP7 HealthNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Health and Medical Research CouncilEconomic and Social Research CouncilForsknings- og InnovationsstyrelsenU.S. Public Health ServiceJapan Society for the Promotion of ScienceDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentFundação para a Ciência e a TecnologiaZonMwNational Natural Science Foundation of ChinaKırıkkale ÜniversitesiNational Research FoundationMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean CommissionMedical Research CouncilNational Research Foundation of KoreaVelux StiftungKing's College LondonUniversity of WashingtonTobacco-Related Disease Research ProgramNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCancer Research UKUniversity of Southern CaliforniaWellcome TrustNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismAcademy of FinlandNational Institute of Mental HealthDanish Agency for Science and Higher EducationFundación SénecaNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchLeverhulme TrustState Government of VictoriaBonnie Babes FoundationVlaamse regeringVrije Universiteit Amsterdam
Mots-clésZygosityIndex (typography)Body mass indexDemographyMedicineBiologyComputer scienceSociologyWorld Wide WebGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A trend toward greater body size in dizygotic (DZ) than in monozygotic (MZ) twins has been suggested by some but not all studies, and this difference may also vary by age. We analyzed zygosity differences in mean values and variances of height and body mass index (BMI) among male and female twins from infancy to old age. Data were derived from an international database of 54 twin cohorts participating in the COllaborative project of Development of Anthropometrical measures in Twins (CODATwins), and included 842,951 height and BMI measurements from twins aged 1 to 102 years. The results showed that DZ twins were consistently taller than MZ twins, with differences of up to 2.0 cm in childhood and adolescence and up to 0.9 cm in adulthood. Similarly, a greater mean BMI of up to 0.3 kg/m2 in childhood and adolescence and up to 0.2 kg/m2 in adulthood was observed in DZ twins, although the pattern was less consistent. DZ twins presented up to 1.7% greater height and 1.9% greater BMI than MZ twins; these percentage differences were largest in middle and late childhood and decreased with age in both sexes. The variance of height was similar in MZ and DZ twins at most ages. In contrast, the variance of BMI was significantly higher in DZ than in MZ twins, particularly in childhood. In conclusion, DZ twins were generally taller and had greater BMI than MZ twins, but the differences decreased with age in both sexes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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