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Enregistrement W6921081014 · doi:10.6084/m9.figshare.26094340

Additional file 1 of Sleep and liver function biomarkers in relation to risk of incident liver cancer: a nationwide prospective cohort study

2024· article· en· W6921081014 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiver cancerProspective cohort studyLiver diseaseLiver functionCancerCohort studyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Table S1. Definition of the sleep traits and healthy sleep scoring system in the UK Biobank. Table S2. Association of sleep score with the risk of incident liver cancer (N = 356,850). Table S3. Stratified analyses of the associations between liver function biomarkers and the risk of incident liver cancer (N = 356,894). Table S4. Association of sleep with the risk of incident liver cancer after excluding incident liver cancer in the first 2 years of follow-up (N = 356,850). Table S5. Associations of liver function biomarkers with the risk of incident liver cancer after excluding incident liver cancer in the first 2 years of follow-up (N = 356,850). Table S6. Association of sleep with the risk of incident liver cancer after excluding individuals with liver disease at baseline (N = 356,858). Table S7. Associations of liver function biomarkers with the risk for incident liver cancer after excluding individuals with liver disease at baseline (N = 356,858). Table S8. Association of sleep with the risk of incident liver cancer after further adjustment (N = 356,894). Table S9. Associations of liver function biomarkers with the risk for incident liver cancer after further adjustment (N = 356,894). Table S10. Association of sleep with the risk of incident liver cancer by inverse probability weighting analysis (N = 356,894). Table S11. Associations of liver function biomarkers with the risk for incident liver cancer by inverse probability weighting analysis (N = 356,894). Table S12. Association of sleep with the risk of incident liver cancer in mortality competing risk model (N = 356,894). Table S13. Associations of liver function biomarkers with the risk for incident liver cancer in mortality competing risk model (N = 356,894). Fig. S1. Kaplan–Meier curves of sleep and independent sleep traits with incident liver cancer. Fig. S2. Association of sleep duration with the risk of incident liver cancer across different hours (N = 356,894). Fig. S3. Associations between liver function biomarkers and the risk of incident liver cancer by restricted cubic spline regression (N = 356,894)

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)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5060,038

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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