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Enregistrement W2574415421

Linking the Canadian Community Health Survey and the Canadian Mortality Database: An enhanced data source for the study of mortality.

2016· article· en· W2574415421 sur OpenAlexaffabout
Claudia Sanmartin, Yves Decady, Richard Trudeau, Abel Dasylva, Michael Tjepkema, Philippe Finès, Rick Burnett, Nancy A. Ross, Douglas G. Manuel

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalMcGill UniversityHealth CanadaGeological Survey of CanadaStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnderweightDemographyRecord linkageCommunity healthHazard ratioMortality ratePopulationOverweightEnvironmental healthObesityGerontologyPublic healthConfidence intervalInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study summarizes the linkage of the Canadian Community Health Survey (CCHS) and the Canadian Mortality Database (CMDB), which was performed to examine relationships between social determinants, health behaviours and mortality in the household population. DATA AND METHODS: The 2000/2001-to-2011 Canadian Community Health Surveys were linked to the 2000-to-2011 CMDB using probabilistic methods based on common identifiers (names, date of birth, postal code and sex) for eligible respondents (85%; n = 614,774). Mortality records from January 1, 2000 through December 31, 2011 for people aged 12 or older were eligible for linkage (n = 2.774 million). The linkage was enhanced with information from the Historical Tax Summary File. Quality assessment consisted of internal and external validation. Cox survival analysis (age-adjusted) was conducted to estimate hazard ratios (HRs) associated with selected health behaviours. RESULTS: Overall, 5.3% of eligible CCHS respondents linked to a mortality record; false positive and false negative rates were 0.04% and 2.43%, respectively. Linkage rates were higher among males (5.8%) and people aged 75 or older (20.2%), reflecting known mortality risks. Survival analyses confirmed elevated mortality risk associated with heavy (HR 2.36, CI 1.84, 2.89) and light smoking (HR 1.91, CI 1.52, 2.33), compared with not smoking; underweight and obesity, compared with normal and overweight; low fruit and vegetable consumption; and lack of physical activity. INTERPRETATION: Linking health behaviour information from the CCHS to mortality data from the CMDB allows for a greater understanding of modifiable determinants of mortality.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0170,033
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations64
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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