A New Longitudinal Design for Identifying Subgroups of The Population who are Susceptible to the Short-term Effects of Ambient Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
A longitudinal design is proposed to investigate the short-term effects of air pollution on health status. The study design exploits a new statistical methodology developed by Dewanji and Moolgavkar (2000, 2002) that makes use of a Poisson counting process for the incidence of events in a longitudinal cohort study. The methodology allows for modeling of subject-specific baseline hazards of multiple events and time-dependent ecological (i.e., daily levels of air pollution and weather conditions) and individual covariates (e.g., comorbid conditions, indices of declines in health status). The study will determine the association between short-term changes in air pollution and incidence of hospitalization, emergency department visits, "intermediate health conditions" (e.g., changes in health status reflected by changes in filled prescriptions), and mortality. Data from the universal Quebec medicare system are used, including data for residents of Montreal age 65 yr and above. The cohorts include individuals who have at baseline airways disease, chronic coronary artery disease, congestive heart failure, hypertension, cerebrovascular disease, atherosclerosis, dysrhythmias, and diabetes, and these will be followed for the incidence of the already mentioned adverse outcomes, adjusting for time-dependent individual and ecological covariates. This type of study will provide findings that can be used to confirm or refute results of time series analyses. Using a different methodology that includes subject-specific information will greatly increase our understanding as to whether short-term exposures to ambient air pollution cause serious changes in health status among subgroups of the population. These results will also help in understanding mechanisms by identifying groups that are susceptible to the effects of air pollution.
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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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».