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Record W2797874415

Systematic reviews and meta-analyses in Nutritional Epidemiology

2015· article· en· W2797874415 on OpenAlexaboutno aff
Lukas Schwingshackl

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicNutrition, Genetics, and Disease
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicinePolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung: Der Lebensstil ist einer der wichtigsten Faktoren in der Pravention von nicht ubertragbaren Krankheiten. Grose Kohorten-Studien haben gezeigt, dass 60-75% der koronaren Ereignisse und 36% der Krebsfalle auf Risikofaktoren wie ungesunde Ernahrung, Ubergewicht, Adipositas, korperliche Inaktivitat, Rauchen und inadaquater Alkoholkonsum zuruckgefuhrt werden konnen. Die Zahl aller Todesfalle weltweit lag im Jahr 2013 bei ca. 55 Million Menschen, ~70% dieser Sterbefalle wurden durch nicht ubertragbare Krankheiten verursacht. 32% der globalen Todesfalle konnten auf Herzkreislauferkrankungen zuruckgefuhrt werden, gefolgt von Tumorerkrankungen mit 15%. Die vorliegende Dissertation (untergliedert in vier grose Abschnitte: Makronahrstoffe, Ernahrungsmuster, korperliche Aktivitat, und Lebensstil) hatte zum Ziel, mit Hilfe von systematischen Ubersichtsarbeiten und Meta-Analysen neue wissenschaftliche Erkenntnisse fur Empfehlungen zur Pravention solcher Erkrankungen zu liefern. Methoden: Die in dieser Arbeit vorgestellten Studien wurden unter Berucksichtigung gangiger Qualitatsstandards (PRISMA, MOOSE, Cochrane Handbook) zur Durchfuhrung von Meta-Analysen geplant, durchgefuhrt und dokumentiert. Zur quantitativen Evidenzsynthese wurden sowohl direkte und indirekte Meta-Analysen als auch Meta-Regressionen durchgefuhrt. Die Bewertung der methodischen Qualitat der einzelnen Studien erfolgte mit dem „risk of bias assessment tool“ der Cochrane Collaboration fur randomisiert kontrollierte Studien und mit der Newcastle Ottawa Skala fur Beobachtungsstudien. Fur alle direkten meta-analytischen Vergleiche wurde das Programm Review Manager in den Versionen 5.1 und 5.2 verwendet, fur Meta-Regressionen kam das Statistikpaket Stata in den Versionen 12 und 13 zur Anwendung und fur die indirekten Vergleiche wurde die Markov-Ketten-Monte-Carlo Simulation des open-source Programms WinBUGS 1.4.3 berechnet. Zusatzlich wurden fur die meisten Parameter Funnel Plots erstellt, um einen potenziellen Publikationsbias zu identifizieren. Resultate/Konklusion: Die folgende Dissertation liefert wichtige wissenschaftliche Erkenntnisse fur evidenzbasierte Public Health Empfehlungen. Im Besonderen wurden ernahrungswissenschaftliche Fragestellungen untersucht, die fur die Pravention von chronischen Erkrankungen von Bedeutung sind. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass zukunftige Ernahrungsempfehlungen nicht auf Ebene einzelner Nahrstoffe gegeben werden sollten. Der Fokus sollte vielmehr auf Ernahrungsmuster und spezielle Lebensmittelgruppen gelegt werden. Im Hinblick auf korperliche Aktivitat als beeinflussbarem Lebensstilfaktor zeigt diese Arbeit, dass eine Kombination von Kraft- und Ausdauertraining in der Primarpravention von chronischen Erkrankungen sehr empfehlenswert ist

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.059
metaresearch head score (Gemma)0.194
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.941
Threshold uncertainty score0.313

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0590.194
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.002
Meta-epidemiology (broad)0.0170.035
Bibliometrics0.0180.017
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0030.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.341
GPT teacher head0.428
Teacher spread0.087 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
DomainMethods
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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