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Enregistrement W2893337655 · doi:10.1186/s12887-018-1289-2

Percentile curves for cardiometabolic disease markers in Canadian children and youth: a cross-sectional study

2018· article· en· W2893337655 sur OpenAlexafffundabout
Nicole Ata, Bryan Maguire, David C. Hamilton, Stefan Kuhle

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaIWK Health CentreCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésMedicinePercentileCross-sectional studyInsulin resistanceDiseasePopulationDemographyDiabetes mellitusPediatricsGerontologyInternal medicineEndocrinologyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study to develop percentile curves for cardiometabolic disease markers in a population-based sample of Canadian children and youth. METHODS: The analysis used data from 6116 children and adolescents between 6 and 19 years of age who participated in the Canadian Health Measures Survey cycles 1 (2007/2009), 2 (2009/2011), and 3 (2012/2013). Total cholesterol, HDL cholesterol, and hemoglobin A1c levels as well as fasting levels of triglycerides, insulin, and homeostasis model assessment insulin resistance were measured using standardized procedures. Age- and sex-specific centiles for all markers were calculated using Cole and Green's LMS method. RESULTS: With the exception of hemoglobin A1c, all markers showed age- and sex-related differences during childhood and adolescence. CONCLUSIONS: We have developed centile curves for cardiometabolic disease markers in Canadian children and adolescents and demonstrated age and sex differences that should be considered when evaluating these markers in this age group.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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