Impact of the Specificity of the Exposure Metric on Exposure???Response Relationships
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure misclassification may occur when nonspecific exposure indicators are used. Developing estimates of more specific measures may be difficult due to sampling limitations or a paucity of historical measurements and, thus, often requires substantial effort. We examine the impact on exposure-response relationships of moving from 2 measures of exposure mixtures (dust, chlorophenols) to more specific exposure indicators (wood dust, pentachlorophenol, tetrachlorophenol) in a retrospective cohort. METHODS: The study population consisted of 26,847 male sawmill workers (> or =1 year employment between 1950 and 1995) with linkage to national cancer registries. A subcohort (n = 11,273 employed more than 1 day between 1985 and 1995) was linked to hospital discharge records. We evaluated the shape (log-linear vs log-log models), goodness of fit, precision, and expected versus observed attenuation of the exposure-response relationships. RESULTS: The correlation between the cumulative exposure indices was moderately high (dust/wood dust, r = 0.68; total chlorophenol/pentachlorophenol, r = 0.88; total chlorophenol/tetrachlorophenol, r = 0.78). An increase in chronic obstructive pulmonary disease hospitalizations was found with wood dust but not with total dust. Stronger associations for non-Hodgkin lymphoma and kidney cancer incidence were observed with pentachlorophenol than with total chlorophenol; no association was observed with tetrachlorophenol. We observed greater attenuation than expected using total dust, but less than expected using total chlorophenol. CONCLUSIONS: The relationships between health outcomes were substantially attenuated when nonspecific exposure indicators were used. This study demonstrates the importance of developing exposure metrics as specific to the disease-causing agent as possible, particularly when the composition of mixed exposures varies by work areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».