The Value of Population Cohorts and Biobank Resources to Address Environmental Health Issues: The Cartagene Platform
Notice bibliographique
Résumé
Chronic diseases result from a combination of individual genetic predisposition and exposure to environmental risk factors. The joint assessment of exposure and disease outcome is the key to accelerate breakthroughs in environmental health research. The selection of reliable and unbiased indicators are necessary to carry out high quality research but remains a big challenge. Large population cohorts and biobanks can provide high quality data for the assessment of both exposure and health effects. The CARTaGENE (CaG) cohort is the largest prospective health study in Québec. Since 2007, CaG recruited 43,000 participants, aged 40-69 years at baseline. CaG is characterized by a wealth of collected data on each participant: health questionnaire (lifestyle, mental health, etc.), physical measures (blood pressure, spirometry, electrocardiogram, etc.), food frequency questionnaire, residential and occupational histories, biochemical measures (eg. lipids, glycated hemoglobin, creatinine), and genotyping data. The CaG biobank contains biosamples (blood, plasma, urine, etc,) for more than 30,000 participants. These biosamples allow for the measurements of additional biomarkers (exposure or effect) for specific purposes. CaG databases are linked to administrative health databases which are of great value to inform about health care use and, along with prospective follow-up questionnaires, enable to collect data on a continuous manner to identify temporal variations. CaG is fully integrated in the Canadian Partnership for Tomorrow Project, which represents 300,000 participants and more than 150,000 biological samples available for health research. CaG was created to support the scientific community in identifying the determinants of chronic diseases of environmental and/or genetic origin. Longitudinal population cohort such as CaG offers very powerful tools for environmental epidemiology studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».