Drug utilization in the Maastricht Study
Notice bibliographique
Résumé
Within the southern region of the Netherlands, the Maastricht Study is an on-going observational prospective population-based cohort study that focuses on the etiology of Type 2 diabetes mellitus (T2DM). Representativeness of the participating population is a crucial but often an unknown factor in population-based cohort studies such as the Maastricht Study. We therefore aimed to assess the representativeness of the study population by comparing drug utilization of the participants of the Maastricht Study with the general population of the Netherlands.Since T2DM patients were oversampled in this study, a sampling method was applied in order to ensure a similar distribution of T2DM over the study population. Drug use in the study population was compared with drug use in the population of the Netherlands, using a Z-test to compare 2 independent proportions.In general, drug use in the study was similar compared with national data. However, in the age group 65 to 74 years total drug use was lower in the study population (833/1000 persons) versus nationwide data (882/1000 persons). The use of pulmonary medications was lower (104/1000 persons vs 141/1000 persons) and the use of hypnotics/anxiolytics was higher (90/1000 persons vs 36/1000 persons) in the Maastricht Study as compared with national data.Drug use in the Maastricht Study population is largely comparable to that in the total Dutch population aged 45 to 74. Therefore, data on drug use by participants in the Maastricht Study can be used to perform studies assessing outcomes associated with drug use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».