Study Profile of the Tsuruoka Metabolomics Cohort Study (TMCS)
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
The Tsuruoka Metabolomics Cohort Study (TMCS) is an ongoing population-based cohort study being conducted in the rural area of Yamagata Prefecture, Japan. This study aimed to enhance the precision prevention of multi-factorial, complex diseases, including non-communicable and aging-associated diseases, by improving risk stratification and prediction measures. At baseline, 11,002 participants aged 35-74 years were recruited in Tsuruoka City, Yamagata Prefecture, Japan, between 2012 and 2015, with an ongoing follow-up survey. Participants underwent various measurements, examinations, tests, and questionnaires on their health, lifestyle, and social factors. This study uses an integrative approach with deep molecular profiling to identify potential biomarkers linked to phenotypes that underpin disease pathophysiology and provide better mechanistic insights into social health determinants. The TMCS incorporates multi-omics data, including genetic and metabolomic analyses of 10,933 participants, and comprehensive data collection ranging from physical, psychological, behavioral, and social to biological data. The metabolome is used as a phenotypic probe because it is sensitive to changes in physiological and external conditions. The TMCS focuses on collecting outcomes for cardiovascular disease, cancer incidence and mortality, disability and functional decline due to aging and disease sequelae, and the variation in health status within the body represented by omics analysis that lies between exposure and disease. It contains several sub-studies on aging, heated tobacco products, and women's health. This study is notable for its robust design, high participation rate (89%), and long-term repeated surveys. Moreover, it contributes to precision prevention in Japan and East Asia as a well-established multi-omics platform.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle