Utilizing Harmonization and Common Surveillance Methods to Consolidate Four Cohorts: The Western Alaska Tribal Collaborative for Health (WATCH) Study.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: According to health status reports, chronic disease prevalence appears to be rising in western Alaska Native (AN) people, and accurate population-based data are needed. Four cohort studies of western AN people were conducted in the Norton Sound and Yukon-Kuskokwim regions, but none have been large enough to allow reliable estimates of rates of chronic diseases and evaluate their risk factors. The methods used to combine four major cohort studies of rural western AN people are described and the benefits and challenges encountered in combining data and standardizing surveillance methods for these studies are discussed. METHODS: Tribal permission was obtained for each cohort study and the consolidated study. Data from baseline exams were directly combined or harmonized into new variables. Common surveillance methods were developed and implemented to identify incidence and risk factors for cardiovascular disease (CVD) events and type 2 diabetes. RESULTS: A cohort of 4,569 western AN participants (2116 men and 2453 women), ages18–95 years, was established to study CVD and diabetes prevalence. Prospective surveillance data over an average 6.7-year follow up can now be used to study CVD and diabetes incidence and associated risk factors in a subset of 2754 western AN participants (1218 men and 1536 women) who consented to initial surveillance.
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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 | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».