A graphical tool to evaluate temporal coverage of occupational history by exposure measurements: Figure 1
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In occupational epidemiology, differences in the temporal coverage of the exposure history by available exposure measurement data may affect the uncertainty of exposure estimates. In the reporting of results of studies, greater attention should be paid to the extent to which exposure assessments require extrapolation outside the timeframe for which exposure measurements are available. We propose a simple graphical method that can be used to visualise the temporal coverage of exposure history with exposure measurements and the extent of temporal extrapolation needed. METHODS: We construct a graph that displays the accumulated work history years for which exposure had to be assessed in each calendar year. Years for which exposure measurements were available are shaded. The proportion of work history years covered by exposure measurements and the proportion of work history years accrued before the first measurements are summarised. When available, the actual number of measurements available in each calendar year is shown. RESULTS: We demonstrate the application of the graphical tool in three nested case-control studies that reported on leukaemia in relation to low-level benzene exposures in the petroleum industry. Considerable differences in temporal coverage between the studies were illustrated, which may have resulted in differences in the reliability of the retrospective exposure estimates derived for these studies. CONCLUSION: We introduce a graphical tool for visualising the temporal coverage by available exposure measurement data in epidemiological studies and encourage others to use similar graphs to derive and share better qualitative insights into the uncertainty in exposure assessment.
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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 | 0,008 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».