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Enregistrement W2784330444 · doi:10.3389/fpubh.2017.00355

Stages of Biological Development across Age: An Analysis of Canadian Health Measure Survey 2007–2011

2018· article· en· W2784330444 sur OpenAlexafffundabout
Yi‐Sheng Chao, Hsing‐Chien Wu, Chao-Jung Wu, Wei‐Chih Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMeasure (data warehouse)Data scienceEnvironmental healthComputer scienceMedicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The stages of biological development are not clearly defined despite the fact that they have been used to refer to concepts such as adolescence and aging. This study aimed to (1) propose and test a framework to search for stages of representative components and determine stages of stability and transition, (2) identify stages of biological development based on health questionnaire and biomarker data, and (3) interpret the major trajectories in a health and biomarker database. METHODS: This study analyzed the data on the Canadian Health Measures Survey (CHMS) interviewees from cycle 1 to 3 (2007-2013) in Canada. We selected 282 variables containing information from questionnaire and on biomarkers after removing redundant variables based on high correlation. Fifty-nine nominal variables were replaced by 122 binominal variables, leaving 345 variables for analysis. Principal component (PC) analysis was conducted to summarize the data and the loadings were used to interpret the PCs. A stable stage was assumed to be the age groups without significantly different values of PCs. RESULTS: > 0.05 for all). The leading variable, in terms of the variance contributed to PC1, was time spent in physical activities, followed by variables related to alcohol consumption, and smoking. The 13 leading contributors to PC2 variances were all lung function measures. DISCUSSION AND CONCLUSION: There are stages of stability and transition across all age groups based on the first PCs. The first and second PCs are related to physical development and lung function. The identification of stable stages is the first step to understanding how human biology develops in a population perspective and will be important for research that relies on a research population with similar characteristics to draw samples for observation or intervention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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