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Enregistrement W1976457842 · doi:10.1080/15287390306426

Flexible Modeling of Exposure-Response Relationship between Long-Term Average Levels of Particulate Air Pollution and Mortality in the American Cancer Society Study

2003· article· en· W1976457842 sur OpenAlexaff
Michał Abrahamowicz, Tom Schopflocher, Karen Leffondré, Roxane du Berger, Daniel Krewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of OttawaMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesParticulate pollutionAir pollutionProportional hazards modelStatisticsHazardExposure assessmentEnvironmental healthEconometricsEnvironmental scienceMedicineMathematicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate estimation of the exposure-response relationship between environmental particulate air pollution and mortality is important from both an etiologic and regulatory perspective. However, little is known about the actual shapes of these exposure-response curves. The objective of this study was to estimate the exposure-response relationships between mortality and long-term average city-specific levels of sulfates and fine particulate matter (PM(2.5)). We reanalyzed the data derived from the American Cancer Society (ACS) Cancer Prevention Study II, a large prospective study conducted in the United States between 1982 and 1989. Exposure to particulate air pollution was assessed prior to entry into the cohort. Mean sulfate concentrations for 1980 were available in 151 cities, and median PM(2.5) levels between 1979 and 1983 were available in 50 cities. Two sampling strategies were employed to reduce the computational burden. The modified case-cohort approach combined a random subcohort of 1200 individuals with an additional 1300 cases (i.e., deaths). The second strategy involved pooling the results of separate analyses of 10 disjoint random subsets, each with about 2200 participants. To assess the independent effect of the particulate levels on all-causes mortality, we relied on flexible, nonparametric survival analytical methods. To eliminate potentially restrictive assumptions underlying the conventional models, we employed a flexible regression spline generalization of the Cox proportional-hazards (PH) model. The regression spline method allowed us to model simultaneously the time-dependent changes in the effect of particulate matter on the hazard and a possibly nonlinear exposure-response relationship. The PH and linearity hypotheses were tested using likelihood ratio tests. In all analyses, we stratified by age and 5-yr age groups and adjusted for the subject's age, lifetime smoking exposure, obesity, and education. For both fine particles (PM(2.5)) and sulfates, there was a statistically significant (at.05 level) departure from the conventional linearity assumption. The adjusted effect of fine particles on mortality indicated a stronger relationship in the lower (up to about 16 microg/m(3)) than in the higher range of their values. Increasing levels of sulfates in the lower range (up to about 12 microg/m(3)) had little impact on mortality, suggesting a possible "no-effect threshold." For body mass index (BMI), the risks were lowest in the middle range and increased for both very obese and very lean individuals. It was concluded that flexible modeling yields new insights about the effect of long-term air pollution on mortality.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,271 · 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
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

Citations52
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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