A Bayesian functional approach to test models of life course epidemiology over continuous time
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Life course epidemiology examines associations between repeated measures of risk and health outcomes across different phases of life. Empirical research, however, is often based on discrete-time models that assume that sporadic measurement occasions fully capture underlying long-term continuous processes of risk. METHODS: We propose (i) the functional relevant life course model (fRLM), which treats repeated, discrete measures of risk as unobserved continuous processes, and (ii) a testing procedure to assign probabilities that the data correspond to conceptual models of life course epidemiology (critical period, sensitive period and accumulation models). The performance of the fRLM is evaluated with simulations, and the approach is illustrated with empirical applications relating body mass index (BMI) to mRNA-seq signatures of chronic kidney disease, inflammation and breast cancer. RESULTS: Simulations reveal that fRLM identifies the correct life course model with three to five repeated assessments of risk and 400 subjects. The empirical examples reveal that chronic kidney disease reflects a critical period process and inflammation and breast cancer likely reflect sensitive period mechanisms. CONCLUSIONS: The proposed fRLM treats repeated measures of risk as continuous processes and, under realistic data scenarios, the method provides accurate probabilities that the data correspond to commonly studied models of life course epidemiology. fRLM is implemented with publicly-available software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».