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Enregistrement W2126007894 · doi:10.1093/aje/kwh181

Traffic Air Pollution and Mortality Rate Advancement Periods

2004· article· en· W2126007894 sur OpenAlexafffundabout
Murray M. Finkelstein, Michael Jerrett, Malcolm R. Sears

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicineConfidence intervalRelative riskDiabetes mellitusDemographyPopulationMortality rateEnvironmental healthResidenceBody mass indexRate ratioInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic exposure to air pollution is associated with increased mortality rates. The impact of air pollution relative to other causes of death in a population is of public health importance and has not been well established. In this study, the rate advancement periods associated with traffic pollution exposures were estimated. Study subjects underwent pulmonary function testing at a clinic in Hamilton, Ontario, Canada, between 1985 and 1999. Cox regression was used to model mortality from all natural causes during 1992-2001 in relation to lung function, body mass index, a diagnosis of chronic pulmonary disease, chronic ischemic heart disease, or diabetes mellitus, household income, and residence within 50 m of a major urban road or within 100 m of a highway. Subjects living close to a major road had an increased risk of mortality (relative risk = 1.18, 95% confidence interval: 1.02, 1.38). The mortality rate advancement period associated with residence near a major road was 2.5 years (95% confidence interval: 0.2, 4.8). By comparison, the rate advancement periods attributable to chronic pulmonary disease, chronic ischemic heart disease, and diabetes were 3.4 years, 3.1 years, and 4.4 years, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations239
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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