P-13 The Utility of Occupational Health Data in the Canadian Partnership for Tomorrow’s Health (CanPath)
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> The Canadian Partnership for Tomorrow’s Health (CanPath) is a multi-centered prospective cohort study, and represents Canada’s largest population health research platform. CanPath holds data and biosamples on more than 330,000 participants from five regional cohorts representing British Columbia, Alberta, Ontario, Quebec, Nova Scotia, New Brunswick, Prince Edward Island, and Newfoundland and Labrador. A sixth cohort representing Manitoba has begun recruitment and Saskatchewan is in the planning stages. <h3>Objectives</h3> To examine the genetic, environmental and lifestyle factors that may influence the development of cancer and chronic disease. <h3>Methods</h3> A standardized baseline questionnaire was implemented across CanPath between 2009–2015. Participants also provided biosamples including blood, saliva, urine, and toenails, and non-invasive physical measures (height, weight, hip and waist circumference, body composition, and blood pressure). Subsequently, the first follow-up questionnaire was implemented between 2016–2018. Data from supplementary questionnaires are also available from regional cohorts. <h3>Results</h3> CanPath holds a harmonized dataset with 1,477 variables including demographics, history of cancer and other chronic disease, lifestyle and health behaviours, and physical measures. Variables of particular relevance to occupational health research include geographic location, sleep, job title, occupational history, work status, and work schedule. In addition, >150,000 participants provided blood and/or other biosamples. <h3>Conclusions</h3> CanPath represents a powerful tool for population health research. The survey data and biosamples are available to researchers for future use to gain a more in-depth understanding of the causes and consequences related to occupational health among Canadian residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».