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Enregistrement W2955420797 · doi:10.1111/ggi.13716

Social determinants of the association among cerebrovascular disease, hearing loss and cognitive impairment in a middle‐aged or older population: Recurrent neural network analysis of the Korean Longitudinal Study of Aging (2014–2016)

2019· article· en· W2955420797 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeriatrics and gerontology international/Geriatrics & gerontology international · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)Hearing lossCognitionSocioeconomic statusPopulationDiseaseLongitudinal studyGerontologyAudiologyPsychiatryPsychologyInternal medicinePathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The present study used a deep learning model (recurrent neural network) for testing: (i) whether social determinants are major determinants of the association among cerebrovascular disease, hearing loss and cognitive impairment in a middle-aged or older population (hypothesis 1); and (ii) whether the association among the three diseases is very strong in the middle-aged or older population (hypothesis 2). METHODS: Data came from the Korean Longitudinal Study of Aging (2014-2016), with 6060 participants aged ≥53 years. The association among the three diseases was divided into eight categories: one category for having no disease, three categories for having one disease, three categories for having two diseases and one category for having three diseases. Variable importance, the effect of a variable on model performance, was used for evaluating the two hypotheses. Hypothesis 1 was based on whether family support, socioeconomic status and social activity in the year 2014 were the top 10 determinants of the association in the year 2016. Hypothesis 2 was based on whether cerebrovascular disease, hearing loss and cognitive impairment in the year 2014 were the top five determinants of the association in the year 2016. RESULTS: Based on variable importance from the recurrent neural network, cerebrovascular disease (0.0386), cognitive impairment (0.0151) and hearing loss (0.0092) in 2014 were the top three determinants of the association in 2016. Children alive (0.0072), education (0.0049), income (0.0075), friendship activity (0.0042) and marriage (0.0036) in 2014 were the top 10 determinants of the association in 2016. CONCLUSIONS: The findings of the present study support the two hypotheses, highlighting the importance of preventive measures, family support, socioeconomic status and friendship activity for managing the three diseases. Geriatr Gerontol Int 2019; 19: 711-716.

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.

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)0,002
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,307 · 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