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Enregistrement W4225473659

[sans titre]

2023· article· en· W4225473659 sur OpenAlex
Johanna Nader, Mònica López-Vicente, Jordi Júlvez, Mònica Guxens, Tim Cadman, Ahmed Elhakeem, Marjo‐Riitta Järvelin, Nina Rautio, Jouko Miettunen, Hanan El Marroun, Maria Melchior, Barbara Heude, Marie‐Aline Charles, Tiffany Yang, Rosemary McEachan, John Wright, Kinga Polańska, Jennie Carson, Ashleigh Lin, Sebastian Rauschert, Rae‐Chi Huang, Maja Popović, Lorenzo Richiardi, Eva Corpeleijn, Marloes Cardol, Tuija M. Mikkola, Johan G. Eriksson, Theodosia Salika, Hazel Inskip, Johan L. Vinther, Katrine Strandberg‐Larsen, Kathrin Gürlich, Veit Grote, Berthold Koletzko, Marina Vafeiadi, Jordi Sunyer, Vincent W. V. Jaddoe, Jennifer R. Harris

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (University of Western Australia) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicineCohortPsychopathologyCohort studyPsychiatryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The EU LifeCycle Project was launched in 2017 to combine, harmonise, and analyse data from more than 250,000 participants across Europe and Australia, involving cohorts participating in the EU-funded LifeCycle Project. The purpose of this cohort description is to provide a detailed overview over the major measures within mental health domains that are available in 17 European and Australian cohorts participating in the LifeCycle Project. METHODS: Data on cognitive, behavioural and psychological development has been collected on participants from birth until adulthood through questionnaire and medical data. We developed an inventory of the available data by mapping individual instruments, domain types, and age groups, providing the basis for statistical harmonization across mental health measures. RESULTS: The mental health data in LifeCycle contain longitudinal and cross-sectional data for ages 0-18+ years, covering domains across a wide range of behavioural and psychopathology indicators and outcomes (including executive function, depression, ADHD and cognition). These data span a unique combination of qualitative data collected through behavioural/cognitive/mental health questionnaires and examination, as well as data from biological samples and indices in the form of brain imaging (MRI, foetal ultrasound) and DNA methylation data. Harmonized variables on a subset of mental health domains have been developed, providing statistical equivalence of measures required for longitudinal meta-analyses across instruments and cohorts. CONCLUSION: Mental health data harmonized through the LifeCycle project can be used to study life course trajectories and exposure-outcome models that examine early life risk factors for mental illness and develop predictive markers for later-life disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,234 · 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