Testing the Harvesting Hypothesis by Time-Domain Regression Analysis. I: Baseline Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although the association between air pollution and daily mortality is well established, the mechanisms by which air pollution results in excess mortality are not yet well understood. In particular, there exists debate over whether air pollution has a direct effect on mortality in the general population or simply shortens the life span of frail individuals, a hypothesis referred to as "harvesting." The goal of this investigation is to test the harvesting hypothesis using the time-domain regression method of Dominici et al. (2003a). We conducted simulations based on a two-compartment model that divides the population into a larger group of healthy individuals and a frail subpopulation. Death from air pollution is assumed to take place in two steps, by first moving from healthy population to the frail pool, then death with probability related to the level of air pollution. Using time-domain analysis, we seek to identify data patterns that would be characteristic of harvesting under different scenarios. For a pure harvesting model, time-domain analysis indicates that mortality is associated with a short-term air pollution episode of less than 2 d if the mean residency time in the frail pool is short. If both entrants and deaths depend on the level of air pollution and the rates of entry to and exit from the frail pool are about the same, the log relative risk estimates are essentially unchanged at all time scales. If pollution affects mortality in the frail pool more than entrants, larger effects will occur at shorter time scales.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».