Improving Concordance in Environmental Epidemiology: A Three-Part Proposal
Notice bibliographique
Résumé
In observational research, evidence is usually derived from multiple studies, and any single result is rarely considered sufficient for public health decision making. Despite more than five decades of research and thousands of studies published, the ability to draw robust conclusions regarding the presence or absence of causal links between specific environmental exposures and human health remains limited. To develop policies that are protective of public health and can withstand scrutiny, agencies need to rely on investigations of satisfactory quality that follow sufficiently concordant protocols in terms of exposure assessment, outcome ascertainment, data analysis, and reporting of results. Absent such concordance, the ability of environmental epidemiology studies to inform decision making is greatly diminished. Systems and tools are proposed here to improve concordance among environmental epidemiology studies. Specifically, working systems in place in other fields of research are critically examined and used as guidelines to develop analogous policies and procedures for environmental epidemiology. A three-part path forward toward more concordant, transparent, and readily accessible environmental epidemiology evidence that parallels ongoing efforts in medical research is proposed. The three parts address methods for improving quality and accessibility of systematic reviews, access to information on ongoing and completed studies, and principles for reporting. The goals are to increase the value of epidemiological research in public health decision making and to stimulate discussions around solutions proposed herein.
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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 | 0,741 | 0,729 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,064 |
| Communication savante | 0,038 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,062 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».