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Enregistrement W2144353970 · doi:10.2105/ajph.2014.302040

Estimating the Proportion of Cases of Lung Cancer Legally Attributable to Smoking: A Novel Approach for Class Actions Against the Tobacco Industry

2014· article· en· W2144353970 sur OpenAlexafffundabout
Jack Siemiatycki, Igor Karp, Marie‐Pierre Sylvestre, Javier Pintos

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLung cancerMedicineTobacco industryPlaintiffEnvironmental healthCigarette smokingDiseaseDemographyLawPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The plaintiffs' lawyers for a class action suit, which was launched in Quebec on behalf of all patients with lung cancer whose disease was caused by cigarette smoking, asked us to estimate what proportion of lung cancer cases in Quebec, if they hypothetically could be individually evaluated, would satisfy the criterion that it is "more likely than not" that smoking caused the disease. METHODS: The novel methodology we developed is based on the dose-response relationship between smoking and lung cancer, for which we use the pack-years as a measure of smoking, and the distribution of pack-years of smoking among cases. RESULTS: We estimated that the amount of smoking required to satisfy the "more likely than not" criterion is between 3 and 11 pack-years. More than 90% of the Quebec cases satisfied even the most conservative of these thresholds. CONCLUSIONS: More than 90% of cases of lung cancer in Quebec are legally attributable to smoking. The methodology enhances the ability to conduct class action suits against the tobacco industry.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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