Assessment of the Effectiveness of Radon Screening Programs in Reducing Lung Cancer Mortality
Notice bibliographique
Résumé
The present study was aimed at assessing the health consequences of the presence of radon in Quebec homes and the possible impact of various screening programs on lung cancer mortality. Lung cancer risk due to this radioactive gas was estimated according to the cancer risk model developed by the Sixth Committee on Biological Effects of Ionizing Radiations. Objective data on residential radon exposure, population mobility, and tobacco use in the study population were integrated into a Monte-Carlo-type model. Participation rates to radon screening programs were estimated from published data. According to the model used, approximately 10% of deaths due to lung cancer are attributable to residential radon exposure on a yearly basis in Quebec. In the long term, the promotion of a universal screening program would prevent less than one death/year on a province-wide scale (0.8 case; IC 99%: -3.6 to 5.2 cases/year), for an overall reduction of 0.19% in radon-related mortality. Reductions in mortality due to radon by (1) the implementation of a targeted screening program in the region with the highest concentrations, (2) the promotion of screening on a local basis with financial support, or (3) the realization of systematic investigations in primary and secondary schools would increase to 1%, 14%, and 16.4%, respectively, in the each of the populations targeted by these scenarios. Other than the battle against tobacco use, radon screening in public buildings thus currently appears as the most promising screening policy for reducing radon-related lung cancer.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».