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Enregistrement W3000598319 · doi:10.2196/15646

EXamining ouTcomEs in chroNic Disease in the 45 and Up Study (the EXTEND45 Study): Protocol for an Australian Linked Cohort Study

2020· article· en· W3000598319 sur OpenAlexvenueno aff
Celine Foote, Carinna Hockham, Louisa Sukkar, Anna Campain, Amy Kang, T. Kue Young, Alan Cass, Clara K Chow, Elizabeth Comino, Martin Gallagher, Stephen Jan, John Knight, Bette Liu, Martin McNamara, David Peiris, Carol A. Pollock, David Sullivan, Germaine Wong, Sophia Zoungas, Kris Rogers, Min Jun, Meg Jardine

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew South Wales GovernmentNSW Ministry of HealthEli Lilly and CompanyNational Heart Foundation of AustraliaCancer Council NSWAmgen
Mots-clésMedicinePopulationCohortDiseaseFamily medicineCohort studyKidney diseaseDisease managementGerontologyEnvironmental healthPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) and diabetes are the major causes of death and disability worldwide. They are associated with high health service utilization persisting over many years. Their slow progression and wide clinical variation make them eminently suitable for study in population-based cohorts. However, current understanding of their prevalence, incidence, and progression is largely based on studies conducted in clinical populations. OBJECTIVE: This study aims to establish a novel link between an existing population-based cohort (the 45 and Up Study) and routinely collected laboratory and administrative data to facilitate research across the full disease spectrum of CKD and diabetes. METHODS: In the EXTEND45 Study (EXamining OuTcomEs in chroNic Disease in the 45 and Up Study), baseline questionnaire responses of over 260,000 participants of the 45 and Up Study aged ≥45 years living in New South Wales (NSW), collected between January 2006 and December 2009, are linked to data from laboratory service providers as well as national- and state-based administrative datasets via probabilistic linkage. Routinely collected data were obtained for participants who could be linked between January 2005 and July 2013. Laboratory data will enable the identification of early cases of chronic disease and the assessment of clinically relevant biochemical targets during the disease course. Health administrative datasets will allow for the examination of health service use, pharmacological management, and clinical outcomes. RESULTS: The study received ethics approval from the NSW Population and Health Services Research Ethics Committee in February 2014. Data linkage for 267,153 of the 45 and Up Study participants was completed in June 2016, with congruent linkage achieved for 265,086 (99.23%) individuals. To date, the CKD and diabetes cohorts have been identified (published elsewhere), and a diverse portfolio of research projects relating to disease burden, risk factors, health outcomes, and health service utilization is in development. CONCLUSIONS: The EXTEND45 Study represents an unparalleled opportunity to perform extensive research into diseases of considerable public health and clinical importance. Strengths include the population-based nature of the cohort and the availability of longitudinal information on the complete disease pathway for affected individuals. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/15646.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,122 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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