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Enregistrement W2997816261 · doi:10.1097/md.0000000000018524

Drug utilization in the Maastricht Study

2020· article· en· W2997816261 sur OpenAlexfundno aff
Johannes T. H. Nielen, Johanna H. M. Driessen, Pieter C. Dagnelie, Annelies Boonen, Bart J. F. van den Bemt, Hein A. W. van Onzenoort, Cees Neef, Ronald M.A. Henry, Andrea M. Burden, Simone J. S. Sep, Carla Kallen, Miranda T. Schram, Nicolaas C. Schaper, Coen D.A. Stehouwer, Luc Smits, Frank de Vries

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCilagNUTRIM School of Nutrition and Translational Research in MetabolismCare and Public Health Research Institute, Universiteit MaastrichtCanadian Institutes of Health ResearchCARIM School for Cardiovascular Diseases, Universiteit MaastrichtSanofiEuropean Regional Development FundStichting De WeijerhorstNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekHealth Foundation LimburgAmgenPfizerStrykerNovo Nordisk
Mots-clésMedicinePopulationRepresentativeness heuristicObservational studyCohort studyEnvironmental healthInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,234 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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