MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2399991767

Population-based cohort development in Alberta, Canada: a feasibility study.

2006· article· en· W2399991767 sur OpenAlexaffabout
Heather Bryant, Paula J. Robson, Ruth Ullman, Christine M. Friedenreich, Ursula Dawe

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortContext (archaeology)PopulationCohort studyEnvironmental healthDemographyHealth careGerontologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a climate of increasing privacy concerns, the feasibility of establishing new cohorts to examine chronic disease etiology has been debated. Our primary aim was to ascertain the feasibility of enrolling a geographically dispersed, population-based cohort in Alberta. We also examined whether enrolees would grant access to provincial health care utilization data and consider providing blood for future analysis. Using random digit dialling, 22,652 men and women aged 35 to 69 years, without diagnosed cancer, were recruited. Of these, 52.4 percent (N=11,865) enrolled; 84 percent of Alberta communities were represented. Approximately 97 percent of enrolees consented to linkage with health care data, and 91 percent indicated willingness to consider future blood sampling. Comparisons between the cohort and the Canadian Community Health Survey (Cycle 1.1) for Alberta demonstrated similarities in marital status and income. However, the cohort had a smaller proportion who had not finished high school, a greater proportion of nonsmokers and a higher prevalence of obesity. These findings indicate that establishment of a geographically dispersed cohort is feasible in the Canadian context, and that data linkage and biomarker studies may be viable.

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)0,008
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations56
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetCardiovascular Health and Risk FactorsTravaux en français237 207