How can two biological variables have opposing secular trends, yet be positively related? A demonstration using timing of puberty and adult height
Notice bibliographique
Résumé
Timing of puberty and adult height have opposing secular trends yet are positively associated in individuals. We demonstrate this using data from a single sample and discuss possible statistical and epidemiological reasons behind it. The sample comprised 365 females from Fels Longitudinal Study born 1929-1992. We used Super-Imposition by Translation and Rotation (SITAR) to estimate individual age at peak height velocity (PHV) and PHV from serial height data (8149 observations between 5 and 24 years). General linear regression was used to investigate the association between height and age at PHV, and secular trends in height, age at PHV and PHV. Although adult height increased 0.42 (95% CI: 0.08, 0.77) cm per decade, and age at PHV decreased 1.14 (-3.74, 1.45) weeks per decade, adult height increased by 2.44 (1.78, 3.10) cm per year higher age at PHV. We found tentative evidence of the positive association between age at PHV and adult height strengthened 0.25 (-0.09, 0.59) cm each decade. Secular trends in related variables may differ if the between-individual and between-cohort associations are different. To understand if a secular trend in one variable has contributed to a trend in another, each needs to be modelled over time, together with the changing association between them.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».