Multigenerational Health Research using Population-Based Linked Databases: An International Review
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
Family health history is a well-established risk factor for many health conditions but the systematic collection of health histories, particularly for multiple generations and multiple family members, can be challenging. Routinely-collected electronic databases in a select number of sites worldwide offer a powerful tool to conduct multigenerational health research for entire populations. At these sites, administrative and healthcare records are used to construct familial relationships and objectively-measured health histories. We review and synthesize published literature to compare the attributes of routinely-collected, linked databases for three European sites (Denmark, Norway, Sweden) and three non-European sites (Canadian province of Manitoba, Taiwan, Australian state of Western Australia) with the capability to conduct population-based multigenerational health research. Our review found that European sites primarily identified family structures using population registries, whereas non-European sites used health insurance registries (Manitoba and Taiwan) or linked data from multiple sources (Western Australia). Information on familial status was reported to be available as early as 1947 (Sweden); Taiwan had the fewest years of data available (1995 onwards). All centres reported near complete coverage of familial relationships for their population catchment regions. Challenges in working with these data include differentiating biological and legal relationships, establishing accurate familial linkages over time, and accurately identifying health conditions. This review provides important insights about the benefits and challenges of using routinely-collected, population-based linked databases for conducting population-based multigenerational health research, and identifies opportunities for future research within and across the data-intensive environments at these six sites.
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.
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 | 0,022 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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