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Enregistrement W1607074338 · doi:10.1002/env.2337

Bias correction in estimation of public health risk attributable to short‐term air pollution exposure

2015· article· en· W1607074338 sur OpenAlexafffund
Wesley S. Burr, Glen Takahara, Hwashin Hyun Shin

Notice bibliographique

RevueEnvironmetrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaQueen's UniversityMcGill University
Mots-clésTerm (time)ConfoundingEstimationEconometricsSmoothingAir pollutionStatisticsPollutionEnvironmental healthMathematicsMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous epidemiologic studies have reported associations between short‐term air pollution exposure and mortality. Such short‐term risk models include smooth functions of time to control for unmeasured confounding variables. We demonstrate bias in these short‐term Generalized Additive Model estimates because of lack of accounting for long timescale variations and propose a family of improved time smoothers to reduce and control the bias. The strengths of the proposed smoother are twofold: a clear separating of short‐term and long‐term effects and an obvious choice of smoothing parameters from pre‐determined timescales of interest. We demonstrate improvements through simulations and analysis of examples of air pollution and mortality data from Chicago, Il. from the National Morbidity, Mortality and Air Pollution Study database, showing reduced bias in the risk estimates. © 2015 The Authors. Environmetrics Published by John Wiley & Sons Ltd.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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