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Enregistrement W2887620501 · doi:10.1093/ajcn/nqy107

Body mass index is negatively associated with telomere length: a collaborative cross-sectional meta-analysis of 87 observational studies

2018· review· en· W2887620501 sur OpenAlexaff
Marij Gielen, Geja J. Hageman, Evangelia E. Antoniou, Katarina Nordfjäll, Massimo Mangino, Muthuswamy Balasubramanyam, Tim De Meyer, Audrey E. Hendricks, Erik J. Giltay, Steven C. Hunt, Jennifer A. Nettleton, Klelia D. Salpea, Vanessa A. Díaz, Ramin Farzaneh‐Far, Gil Atzmon, Sarah E. Harris, Lifang Hou, David Gilley, Iiris Hovatta, Jeremy D. Kark, Hisham Nassar, David J. Kurz, Karen A. Mather, Peter Willeit, Yun‐Ling Zheng, Sofia Pavanello, Ellen W. Demerath, Line Rode, Daniel Bunout, Andrew Steptoe, Amelia Martí, Belinda L. Needham, Wei Zheng, Rosalind Ramsey‐Goldman, Andrew J. Pellatt, Jaakko Kaprio, Christian Gieger, Giuseppe Paolisso, Jacob Hjelmborg, Teresa E. Seeman, Jason Wong, Pim van der Harst, Linda Broer, Florian Kronenberg, Barbara Kollerits, Timo Strandberg, Dan T. A. Eisenberg, Catherine Duggan, Josine E. Verhoeven, Roxanne Schaakxs, Raffaela Zannolli, Rosana M. R. dos Reis, Fadi J. Charchar, Maciej Tomaszewski, Ute Mons, Ilja Demuth, Andrea Elena Iglesias Molli, Guo Cheng, Dmytro Krasnienkov, Bianca D’Antono, Marek Kasielski, Barry J. McDonnell, Richard P. Ebstein, Kristina Sundquist, Guillaume Paré, Michael Chong, Maurice P. Zeegers

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteMontreal Heart InstituteInstitute of Aging
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute on Drug AbuseBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute on AgingBritish Heart FoundationNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome Trust
Mots-clésObservational studyTelomereBody mass indexCross-sectional studyMeta-analysisIndex (typography)MedicinePsychologyInternal medicineGeneticsStatisticsBiologyMathematicsComputer scienceDNAWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,006
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,445
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,089 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations176
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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