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Enregistrement W4210644198 · doi:10.1371/journal.pone.0260227

Alarm of non-communicable disease in Iran: Kavar cohort profile, baseline and 18-month follow up results from a prospective population-based study in urban area

2022· article· en· W4210644198 sur OpenAlexaff
Ali Reza Safarpour, Mohammad Reza Fattahi, Ramin Niknam, Firoozeh Tarkesh, Vahid Mohammadkarimi, Shahrokh Sadeghi Boogar, Elham Abbasi, Firoozeh Abtahi, Gholam Reza Sivandzadeh, Fardad Ejtehadi, Mohammad Afshar, Seyed Ali Shamsnia, Nasim Niknejad

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesShiraz UniversityShiraz University of Medical SciencesMinistry of Health and Medical Education
Mots-clésMedicineOverweightCohortPopulationNon-communicable diseaseProspective cohort studyCohort studyDemographyGerontologyPediatricsDiseaseObesityInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PERSIAN Kavar cohort study (PKCS) aims to investigate the prevalence, trends, and relevant prognostic risk factors of non-communicable diseases in participants aged 35-70 years living in the urban area of Kavar County. Kavar County is located at the center of Fars province in the southwest of Iran. Overall, 5236 adults aged 35-70 years old were invited to participate in the PKCS. From whom, 4997 people comprising 2419 men and 2578 women met the inclusion criteria and were recruited in the study (participation rate: 95.4%). This study is aimed to follow participants for at least 10 years; it is designed to perform all procedures similar to the primary phase including biological sampling, laboratory tests, physical examinations, and collecting general, nutritional, and medical data at the 5th and 10th years of follow-up. In addition, participants are annually followed-up by phone to acquire data on the history of hospitalization, any major diagnosis or death. At the enrollment phase, trained interviewers were responsible for obtaining general, nutritional, and medical data utilizing a 482-item questionnaire. The results of the baseline phase of this study show that the overweight category was the most prevalent BMI category among the registered participants (n = 2005, 40.14%). Also, almost one-third of Kavar adult population suffered from metabolic syndrome at the baseline phase (n = 1664, 33.30%). The rate of eighteen-month follow-up response was 100% in the PKCS. Hypertension (n = 116, 2.32%), cardiovascular outcomes (n = 33, 0.66%), and diabetes (n = 32, 0.64%) were the most prevalent new-onset NCDs during eighteen months of follow-up in the participants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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