Controlling for Potential Confounding by Occupational Exposures
Notice bibliographique
Résumé
Occupational exposure is an important potential confounder in air pollution studies because it is plausible that individuals who live in highly polluted areas also work in more polluted environments. While the original investigators made some efforts to control for possible confounding by occupational variables, it was felt that these could be improved upon. The reanalysis team attempted to control for occupational confounding by supplementing the original data sets with two new variables, an indicator of the "dirtiness" of a subject's job and an indicator of possible exposure to occupational lung carcinogens. The attribution of these variables was based on the job title recorded by the original investigators and on the judgment of our experts concerning typical exposure patterns in different occupations. We fitted Cox proportional-hazards models identical to those that had been used by the original investigators while also including one or both of the new occupational covariates in the models. In none of the analyses did the inclusion of the occupational variables materially change the results. It would therefore appear that, in general, the results reported by the original investigators were not distorted by inadequate control of occupational variables. We also carried out some analyses using the dirtiness index as a stratification variable to assess effect modification. There was some indication, albeit inconsistent, that the effect of air pollution on mortality was greater among subjects with dirty jobs than among those with clean jobs.
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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 | 0,055 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».