Methodology and cohort profile for the Hangzhou Lumbar Spine Study: a study focusing on back health in a Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Back pain is a worldwide health problem, adding a tremendous burden to modern societies. However, little information on back health is available in China, even though a quarter of the world's population is Chinese. To enhance knowledge in this area, we designed and initiated the Hangzhou Lumbar Spine Study, which is a cross-sectional study of a general sample of mainland Chinese with focusing on disc degeneration, Modic changes, endplate lesions, and back pain. The study consists of a structured questionnaire to measure back pain history and lifetime exposure to suspected risk factors, magnetic resonance imaging of the lumbar spine, bone mineral density study of the spine and hip, and DNA sample analysis. Here we briefly introduce the study methodology, report the test-retest reliability of the questionnaire, and describe the cohort profile to date. Since May 2014, 301 randomly selected subjects (male/female, 122/179; mean age, 51.0 years; range, 20-87 years) have been recruited. Tests-retests of the questionnaire, completed by 40 participants, revealed good reliability. To our knowledge, the Hangzhou Lumbar Spine Study is the first population-based epidemiological study conducted to characterize lumbar spinal phenotypes and back pain, their interaction, and their associations with lifetime environmental exposure, in mainland Chinese. Epidemiological information obtained from a reliable questionnaire, magnetic resonance (MR) imaging data, dual energy X-ray absorptiometry (DXA) measurements, and DNA analysis may serve as a valuable reference for future studies on back health, particularly for mainland Chinese.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».