3D Cohort Study: The Integrated Research Network in Perinatology of Quebec and Eastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 3D Cohort Study (Design, Develop, Discover) was established to help bridge knowledge gaps about the links between various adverse exposures during pregnancy with birth outcomes and later health outcomes in children. METHODS: Pregnant women and their partners were recruited during the first trimester from nine sites in Quebec and followed along with their children through to 2 years of age. Questionnaires were administered during pregnancy and post-delivery to collect information on demographics, mental health and life style, medical history, psychosocial measures, diet, infant growth, and neurodevelopment. Information on the delivery and newborn outcomes were abstracted from medical charts. Biological specimens were collected from mothers during each trimester, fathers (once during the pregnancy), and infants (at delivery and 2 years of age) for storage in a biological specimen bank. RESULTS: Of the 9864 women screened, 6348 met the eligibility criteria and 2366 women participated in the study (37% of eligible women). Among women in the 3D cohort, 1721 of their partners (1704 biological fathers) agreed to participate (73%). Two thousand two hundred and nineteen participants had a live singleton birth (94%). Prenatal blood and urine samples as well as vaginal secretions were collected for ≥98% of participants, cord blood for 81% of livebirths, and placental tissue for 89% of livebirths. CONCLUSIONS: The 3D Cohort Study combines a rich bank of multiple biological specimens with extensive clinical, life style, and psychosocial data. This data set is a valuable resource for studying the developmental etiology of birth and early childhood neurodevelopmental outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».