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Enregistrement W3021161059 · doi:10.1136/oem-2019-epi.78

O3D.7 Constances: a population-based cohort for occupational epidemiology

2019· article· en· W3021161059 sur OpenAlexaff
Marcel Goldberg, Alexis Descatha, Annette Leclerc, Yves Roquelaure, Jack Siemiatycki, Marie Zins

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankPsychosocialMedicineEpidemiologyPublic healthCohortSocioeconomic statusPopulationGerontologyCohort studyInclusion (mineral)Health careEnvironmental healthFamily medicinePsychologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CONSTANCES general-purpose population-based cohort is intended to serve as an epidemiological research infrastructure accessible to the epidemiologic research community. CONSTANCES also provides useful public health information to the public health authorities. CONSTANCES was designed as a randomly selected sample of French adults aged 18–69 years at inception; 2 00 000 subjects will be included over a six-year period. At inclusion, the selected subjects are invited to complete questionnaires, including a lifetime job history, and to attend a Health Screening Centre (HSC) for a comprehensive health examination. A biobank is being set up. The follow-up includes a yearly self-administered questionnaire, and a periodic visit to an HSC. Social and health data are collected from the French national administrative databases. Data collected for participants include social and demographic characteristics, socioeconomic status, life events, and behaviours. Regarding occupational factors, a full job history and a wealth of data on employment and organizational, chemical, biological, biomechanical and psychosocial lifelong exposure are collected at inception and during the follow-up. The health data cover a wide spectrum: self-reported health scales, reported prevalent and incident diseases, long-term chronic diseases and hospitalizations, sick-leaves, handicaps, limitations, disabilities and injuries, healthcare utilization and services provided, and causes of death. To consider non-participation at inclusion and attrition throughout the longitudinal follow-up, a cohort of non-participants was set up and will be followed through the same national databases as participants. Inclusion began in 2012 and more than 1 80 000 participants were enrolled by July 2018. Several projects on occupational risks are already in progress, and an Occupational Health Users Club was established. This platform and its potential contributions will be described, as well as the means for international investigators to access it.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,009

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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