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Enregistrement W2730806524 · doi:10.1186/s12884-017-1391-8

The Raine study had no evidence of significant perinatal selection bias after two decades of follow up: a longitudinal pregnancy cohort study

2017· article· en· W2730806524 sur OpenAlexafffund
Scott W. White, Peter R. Eastwood, Leon Straker, Leon A. Adams, John P. Newnham, Stephen J. Lye, Craig E. Pennell

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilLions Eye InstituteUniversity of Western AustraliaEdith Cowan UniversityCurtin University of TechnologyRaine Medical Research FoundationRANZCOG Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchWomen and Infants Research FoundationTelethon Kids Institute
Mots-clésMedicineCohortPregnancyPopulationAttritionSelection biasCohort studyDemographyPediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cohort studies may increase or decrease their selection bias as they progress through time. The Western Australian Pregnancy Cohort (Raine) Study has followed 2868 children for over two decades; from fetal into adult life. This paper analyses the cohort over time, assessing potential bias that may come and go with recruitment, retention and loss of participants. METHODS: Linked data from all births in Western Australian over the 3 years the Raine Cohort was recruited were obtained to compare perinatal characteristics and subsequent health outcomes between the Western Australian (WA) contemporaneous birth population and the Raine Cohort at five time points. Perinatal exposure-outcome comparisons were employed to assess bias due to non-participation in Raine Study subsets. RESULTS: There were demographic differences between the Raine Study cohort and its source population at recruitment with further changes across the period of follow up. Despite these differences, the pregnancy and infant data of those with continuing participation were not significantly different to the WA contemporaneous birth population. None of the exposure-outcome associations were significantly different to those in the WA general population at recruitment or at any cohort reviews suggesting no substantial recruitment or attrition bias. CONCLUSIONS: The Raine Study is valuable for association studies, even after 20 years of cohort reviews with increasing non-participation of cohort members. Non-participation has resulted in greater attrition of socially disadvantaged participants, however, exposure-outcome association analyses suggest that there is no apparent resulting selection bias.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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