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Enregistrement W2049440025 · doi:10.1097/01.ede.0000158822.06582.c2

Mobile Phone Use and Acoustic Neuromas

2005· letter· en· W2049440025 sur OpenAlexfundno aff
S. Johnston, Hagen Scherb

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2005
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésConfidence intervalMedicineMobile phoneStatistical powerOdds ratioStatisticsNull hypothesisAcoustic neuromaStatistical hypothesis testingStatistical significanceAudiologyMathematicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Lönn et al1 recently presented results on mobile phone use and the risk of acoustic neuroma. However, statistical calculations in this paper need to be clarified. At a recent conference on the question of whether radiofrequency fields increase the risk of cancer (http://www.cost281.org), power in statistics was raised as an issue to be considered in health risk assessment. The alpha level controls the probability of falsely rejecting the null hypothesis, and the power is 1 minus the probability of missing a real effect. Lönn et al showed no effect from radiofrequency mobile phone exposure on acoustic neuromas for all 148 cases as compared with 604 controls, but they reported elevated risks for long-term mobile phone use ipsilateral to the location in the head of acoustic neuroma. Limiting the analysis to ipsilateral exposure, for regular use of >10 years’ duration, the odds ratio (OR) was 3.1 (95% confidence interval = 1.2–8.4) and for time since first regular use, the OR was 3.9 (1.6–9.5). However, these results are based on small numbers of long-term users (Table 1).TABLE 1: The Power of the Uniformly Most Powerful Unbiased Test for 2 × 2-tables5,6 for Unadjusted Data of 102 Cases and 424 Controls, for Alpha = 0.0014Furthermore, these reported results were 2 of 37 post hoc subgroup comparisons. Lönn and colleagues do not discuss the power of their statistical calculations, and the statistical sensitivity of the results could not be evaluated. There are pros and cons concerning utilization of multiple-test corrections in epidemiologic studies.2 However, without an appropriate correction3 for post hoc multiple comparisons in subgroups, the door for chance findings is wide open and the assessment of statistical power is compromised. Lönn et al have performed 37 comparisons at alpha level 0.05. Significant results expected by chance are 0.05* 37 = 1.85. As predicted, there were indeed 2 significant results observed. We calculate the power to detect a relative risk of 4.0 to be 39% for duration of regular ipsilateral use ≥10 years and 53% for time since first ipsilateral use ≥10 years (Table 1). The Interphone criterion4 set out in 1999 was a power of 80% or more to detect a RR of 1.5 of disease for mobile phone exposure. This criterion is not met for the multiple comparisons. We respectfully request clarification and validation of the statistical methodology of Lönn et al. Published papers are available on other aspects of the methodology of the Interphone study.4,7,8 We suggest that a peer-reviewed publication of the statistical protocol (including the protocol for multicomparisons in subgroups) for individual and the Meta-Interphone study results could clarify and guide future presentation and interpretation of results. Sheila A. Johnston Independent Neuroscience Consultant, London, UK, [email protected] Hagen Scherb GSF-Forschungszentrum fur Umwelt und Gesundheit, Oberschleissheim, Germany

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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