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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 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)0,505
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,589
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5050,589
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,012
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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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