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Enregistrement W3000174030 · doi:10.2188/jea.je20190271

Study Profile of the Tohoku Medical Megabank Community-Based Cohort Study

2020· article· en· W3000174030 sur OpenAlexaff
Atsushi Hozawa, Kozo Tanno, Naoki Nakaya, Tomohiro Nakamura, Naho Tsuchiya, Takumi Hirata, Akira Narita, Mana Kogure, Kotaro Nochioka, Ryohei Sasaki, Nobuyuki Takanashi, Kotaro Otsuka, Kiyomi Sakata, Shinichi Kuriyama, Masahiro Kikuya, Osamu Tanabe, Junichi Sugawara, Kichiya Suzuki, Yoichi Suzuki, Eiichi Kodama, Nobuo Fuse, Hideyasu Kiyomoto, Hiroaki Tomita, Akira Uruno, Yohei Hamanaka, Hirohito Metoki, Mami Ishikuro, Taku Obara, Tomoko Kobayashi, Kazuyuki Kitatani, Takako Takai‐Igarashi, Soichi Ogishima, Mamoru Satoh, Hideki Ohmomo, Akito Tsuboi, Shinichi Egawa, Tadashi Ishii, Kiyoshi Ito, Sadayoshi Ito, Yasuyuki Taki, Naoko Minegishi, Naoto Ishii, Masao Nagasaki, Kazuhiko Igarashi, S. Koshiba, Ritsuko Shimizu, Gen Tamiya, Keiko Nakayama, Hozumi Motohashi, Jun Yasuda, Atsushi Shimizu, Tsuyoshi Hachiya, Yuh Shiwa, Teiji Tominaga, Hiroshi Tanaka, Kotaro Oyama, Ryoichi Tanaka, Hiroshi Kawame, Akimune Fukushima, Yasushi Ishigaki, Tomoharu Tokutomi, Noriko Osumi, Tadao Kobayashi, Fuji Nagami, Hiroaki Hashizume, Tomohiko Arai, Yoshio Kawaguchi, Shinichi Higuchi, Masaki Sakaida, Ryujin Endo, Satoshi Nishizuka, Ichiro Tsuji, Jiro Hitomi, Motoyuki Nakamura, Kuniaki Ogasawara, Nobuo Yaegashi, Kengo Kinoshita, Shigeo Kure, Akio Sakai, Seiichiro Kobayashi, Kenji Sobue, Makoto Sasaki, Masayuki Yamamoto

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)CohortCohort studyEnvironmental healthCancer incidenceInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We established a community-based cohort study to assess the long-term impact of the Great East Japan Earthquake on disaster victims and gene-environment interactions on the incidence of major diseases, such as cancer and cardiovascular diseases. METHODS: We asked participants to join our cohort in the health check-up settings and assessment center based settings. Inclusion criteria were aged 20 years or over and living in Miyagi or Iwate Prefecture. We obtained information on lifestyle, effect of disaster, blood, and urine information (Type 1 survey), and some detailed measurements (Type 2 survey), such as carotid echography and calcaneal ultrasound bone mineral density. All participants agreed to measure genome information and to distribute their information widely. RESULTS: As a result, 87,865 gave their informed consent to join our study. Participation rate at health check-up site was about 70%. The participants in the Type 1 survey were more likely to have psychological distress than those in the Type 2 survey, and women were more likely to have psychological distress than men. Additionally, coastal residents were more likely to have higher degrees of psychological distress than inland residents, regardless of sex. CONCLUSION: This cohort comprised a large sample size and it contains information on the natural disaster, genome information, and metabolome information. This cohort also had several detailed measurements. Using this cohort enabled us to clarify the long-term effect of the disaster and also to establish personalized prevention based on genome, metabolome, and other omics information.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,509
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

Citations166
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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