Mortality and Long-Term Exposure to Ambient Air Pollution: Ongoing Analyses Based on the American Cancer Society Cohort
Notice bibliographique
Résumé
This article provides an overview of previous analysis and reanalysis of the American Cancer Society (ACS) cohort, along with an indication of current ongoing analyses of the cohort with additional follow-up information through to 2000. Results of the first analysis conducted by Pope et al. (1995) showed that higher average sulfate levels were associated with increased mortality, particularly from cardiopulmonary disease. A reanalysis of the ACS cohort, undertaken by Krewski et al. (2000), found the original risk estimates for fine-particle and sulfate air pollution to be highly robust against alternative statistical techniques and spatial modeling approaches. A detailed investigation of covariate effects found a significant modifying effect of education with risk of mortality associated with fine particles declining with increasing educational attainment. Pope et al. (2002) subsequently reported results of a subsequent study using an additional 10 yr of follow-up of the ACS cohort. This updated analysis included gaseous copollutant and new fine-particle measurements, more comprehensive information on occupational exposures, dietary variables, and the most recent developments in statistical modeling integrating random effects and nonparametric spatial smoothing into the Cox proportional hazards model. Robust associations between ambient fine particulate air pollution and elevated risks of cardiopulmonary and lung cancer mortality were clearly evident, providing the strongest evidence to date that long-term exposure to fine particles is an important health risk. Current ongoing analysis using the extended follow-up information will explore the role of ecologic, economic, and, demographic covariates in the particulate air pollution and mortality association. This analysis will also provide insight into the role of spatial autocorrelation at multiple geographic scales, and whether critical instances in time of exposure to fine particles influence the risk of mortality from cardiopulmonary and lung cancer. Information on the influence of covariates at multiple scales and of critical exposure time windows can assist policymakers in establishing timelines for regulatory interventions that maximize population health benefits.
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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 | 0,025 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».