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Enregistrement W2943894557 · doi:10.1136/bmjopen-2018-027244

Cohort profile: the Trivandrum non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) cohort

2019· article· en· W2943894557 sur OpenAlexaff
J. M. Chalmers, Lu Ban, Kondarapassery Balakumaran Leena, Kimberley Edwards, Guruprasad P. Aithal, K Shenoy

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesHealth Services and Delivery Research Programme
Mots-clésMedicineFatty liverCohortPopulationCohort studyEnvironmental healthAnthropometryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The Trivandrum non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) cohort is a population-based study designed to examine the interaction between genetic and lifestyle factors and their association with increased risk of NAFLD within the Indian population. PARTICIPANTS: Between 2013 and 2016, a total of 2222 participants were recruited to this cohort through multistage cluster sampling across the whole population of Trivandrum-a district within the state of Kerala, South India. Data were collected from all inhabitants of randomly selected households over the age of 25. FINDINGS TO DATE: Full baseline clinical and pathological data were collected from 2158 participants. This included detailed demographic profiles, anthropometric measures and lifestyle data (food frequency, physical activity and anxiety and depression questionnaires). Biochemical profile and ultrasound assessment of the liver were performed and whole blood aliquots were collected for DNA analysis.The NAFLD prevalence within this population was 49.8% which is significantly higher than the global pooled prevalence of 25%. This highlights the importance of robust, prospective studies like this to enable collection of longitudinal data on risk factors, disease progression and to facilitate future interventional studies. FUTURE PLANS: The complete analysis of data collected from this cohort will give valuable insights into the interaction of the phenotypic and genotypic profiles that result in such a dramatic increased risk of NAFLD within the Indian population. The cohort will also form the basis of future lifestyle interventional studies, aimed at improving liver and metabolic health.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,320 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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