Allostatic load scoring using item response theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Allostatic load is commonly operationalized using a sum-score of high-risk biomarkers. However, this method implies that biomarkers contribute equally to allostatic load, as each is given equal weight. Our goal in this methodological paper is to evaluate this, and complementarily, to identify biomarkers that are most informative and least informative for developing an allostatic load index. Item response theory models provide an alternate approach to calculating the allostatic load score, by treating individual biomarkers (e.g. “items”) as indicators of a latent allostatic load construct. Item response theory scores account for the data-driven discriminating power of each biomarker, and an individual’s pattern of biomarker responses. To demonstrate feasibility of this approach, we used data from the 2015–2016 National Health Examination and Nutrition Survey (NHANES; N = 3751), with twelve allostatic load biomarkers representing immune response, metabolic function and cardiovascular health. Item response theory models revealed that body-mass-index and C-reactive protein were the most informative biomarkers for allostatic load. Both higher allostatic load sum-score and allostatic load item response theory score were associated with lower socio-economic status (p = 0.008; p<0.001, respectively). Further, both formulations of allostatic load were positively associated with a nine-item depression screener (p<0.001 for both), but only the item response theory score was also positively associated with the impact of depressive symptoms on daily life (p = 0.045). Item response theory scores may be more finely tuned to tease out effects, compared to sum-scores, and also provide more flexibility when there are missing biomarker measurements. Supplemental R code for our approach are included.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle