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Enregistrement W4293093362 · doi:10.23889/ijpds.v7i3.2074

From society to cell: Exploring the biological impacts of social exposures through linked biological and population-level child development data.

2022· article· en· W4293093362 sur OpenAlexaffabout
Kimberly Thomson, Monique Gagné Petteni, Anne Gadermann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankPopulationCohortPsychologyMedicineEnvironmental healthBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesOur objective was to capture a holistic view of a child from “society to cell” by building an inter-disciplinary data linkage between social, biological, and environmental factors to better understand how “experience gets under the skin” to influence social disparities in child development from conception onwards.
 ApproachLinking a unique combination of administrative, survey, and biological data, this research connects children’s epigenetic profiles and other biological markers (e.g., microbiome) to broader social determinants of health to examine the process of “biological embedding.” In British Columbia, Canada, the CHILD Study has collected biological data for a cohort of children from birth to age 5 (N = 840). Linked administrative records (e.g., health services, demographic data) provide key social and environmental information (e.g., parental depression, neighbourhood socio-economic status). Population-level child development data have been collected at age 5 using the Early Development Instrument and are linkable for a subset of this cohort (N ~ 250).
 ResultsThis unique linkage helps us understand the critical interplay between health outcomes and resulting disparities; how a child’s social environment may impact their biological makeup, and in turn their health and developmental outcomes due to influences on their neural, endocrine, and/or immune systems at the molecular level. Rather than limiting research to singular disciplines, this research aims to shift thinking around health problems towards a synthesized model to examine mechanisms and associations between early experiences and biological outcomes. We will discuss strengths and challenges of developing this linkage and working across disciplines such as medicine, education, and science to address research questions that span historically disparate areas of research.
 ConclusionAn interdisciplinary approach has been essential for the development and approvals of this project. Bringing together experts from diverse disciplines with different perspectives to use a novel approach enables us to better address the large and important issue of childhood social disparities and their enduring impact on life course health.

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 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 candidatesÉtudes 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 enseignants0,083
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,132 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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