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Enregistrement W2477583015 · doi:10.1186/s12882-016-0320-9

The Rivas Cohort Study: design and baseline characteristics of a Nicaraguan cohort

2016· article· en· W2477583015 sur OpenAlexafffund
Kailey Minnings, Madeline Fiore, Martha Mosco, Ryan Ferguson, Sarah Leatherman, Eric Kerns, James S. Kaufman, Melissa Fiore, Daniel R. Brooks, Juan José Amador, Hillary Paulsen, Zachary Ernstberger, Bricia Trejo, Elyse M. Sullivan, Amos Lichtman, Keriann Nobil, Matthew Lawlor, Cassandra Parker, Rulan S. Parekh, Louis D. Fiore

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCanada Research Chairs
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoAmerican Society of Nephrology
Mots-clésMedicineCohortCohort studyBaseline (sea)Internal medicineNephrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A lack of advanced healthcare information systems and validated scientific cohorts in Nicaragua makes it difficult to estimate disease prevalences and other public health statistics. Although there is concern of an "epidemic" of chronic kidney disease (CKD) in this country, statistics regarding its magnitude are derived from only a small number of non-representative studies. Budgetary constraints and the logistical problems of maintaining a study cohort make longitudinal studies difficult. The Rivas Cohort was created to measure disease burden of CKD and other public health priorities in the Department of Rivas, Nicaragua. Using primarily volunteer research students and technologic innovation including GPS, digital photography and point of care biochemical analysis, the ability to establish a longitudinal chronic disease cohort is demonstrated. METHODS: Subjects were recruited from consecutive adjacent households in thirty-two randomly selected communities in the ten municipalities that comprise the Department of Rivas in southern Pacific coastal Nicaragua. The study was conducted in two phases. In the first phase, subjects were enrolled into the cohort and consented for future re-contact. In Phase II, conducted two years later, attempts were made to re-contact 400 of these subjects for additional data collection. Demographic, lifestyle, occupational, exposure and health data was collected for both phases of the study. Blood and urine testing and height, weight and blood pressure measurements were also performed. GPS coordinates of homes were recorded and maps of remote communities created. RESULTS: Of 1397 adults living in 533 households approached for participation a total of 1242 (89 %) were enrolled in the cohort. The median age is 41 years and 43 % are male, demographics in agreement with Nicaraguan census data for the Department of Rivas. During Phase II we attempted to re-contact 400 subjects for a follow-up study of CKD. It was possible to re-contact 84 % of these participants and of those re-contacted 95 % agreed to participate in the follow-up study. Of subjects that were not successfully re-contacted the majority had either moved (32) or were not at home (22) at the time of the study team visits. CONCLUSION: The Rivas Cohort Study enrolled a representative sample of 1242 adults living in the Department of Rivas, Nicaragua. The high re-contact and participation rates at two years suggests that the cohort is suitable for long-term studies and presents opportunities for investigations of disease prevalence, incidence, treatment and other public health matters. GPS coordinates and maps are available for future researchers who wish to use the cohort for additional studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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