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Enregistrement W7062350847

Study of quality-of-life trajectories at late life: impact of statistical models and study design

2019· dissertation· en· W7062350847 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryLongitudinal studyStatistical modelPopulationSample (material)Sample size determinationGrowth curve (statistics)Longitudinal dataJoint (building)Survival analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of understanding the developmental pathway of physical functioning for old population is well-recognized. To accurately estimate the true trajectory of physical functioning, a well-designed longitudinal study is needed. The relationship between physical functioning trajectories and survival are not well-understood, which requires more advanced statistical approaches. The purpose of this study is to investigate the impact of statistical approaches and study design in a longitudinal study on health and aging. Growth curve models were first conducted only using a sample of 200 living males from the Manitoba Follow Up Study (MFUS) to identify the shape of physical functioning trajectory. Then using all available sample over 12 years from MFUS, we compared three statistical approaches: 1) the growth curve model; 2) the extended Cox model; and 3) the joint model for longitudinal and survival data. We investigated the impact of study design on parameter estimations of physical functioning trajectory and survival function. The overall trend of physical functioning was decreasing at an accelerating rate over year. According to the best joint model, those with worse physical functioning or higher declining rate would have higher risk of death. Joint model approach provides better performance in aging studies with an interest on the association between longitudinal markers and the risk of death. The impact of study design on parameter estimations for describing the longitudinal trajectory is minimal as soon as we have enough data points to estimate the individual shape of trajectory (e.g., three points for linear growth and four points for quadratic growth) and large sample size. The influence of data collection cycle on the association of current longitudinal marker and risk of death is relatively small. The influence of data collection cycle on the association of derivative of longitudinal markers and the risk of death in the survival submodel is large.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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