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Enregistrement W2144695267 · doi:10.1093/ije/dyq245

Social and economic patterning in the Interphone study

2011· letter· en· W2144695267 sur OpenAlexaff
Sean Clouston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2011
Typeletter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthBusinessComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent Interphone1 study left me a bit concerned about its lack of consideration for the social world. In his letter to the editor, Milham2 argues that there is some selection bias in the sample. I think that there is sufficient evidence to suggest that any selection bias may exist related to social inequality. There are a variety of reasons to think that incidence of glioma is strongly related to social and economic factors. Socioeconomic status (SES) is known to impact the incidence, prevalence and mortality from disease.3–5 Furthermore, this gradient is particularly evident for diseases, like glioma, that are treatable.6–8 A good example of why SES might matter to glioma specifically is given by Tseng et al.,9 who note that those in higher SES groups are more likely to have glioma, and survive longer with it. A differential survival time based on SES is a particular problem for this study because of its relationship to cellphone uptake and use. Specifically, cellphone plans are more likely to be taken out by those who can afford them: minutes cost money, and those with more social resources are also more likely to be employed and to use their phones for work. The problem with this is that it introduces bias into the sample in a way that is not considered in the study, and that would bias them that is explicated in Morgan’s response paper.10 Specifically, we would expect that those who use their cellphones more and for longer periods of time would be protected from brain tumours and mortality, a result that is evident from the results presented: those using phones regularly (5–114.9 and 115–359.9 h) are significantly less likely to have meningioma [odds ratio (OR) 0.67–0.74] or to have glioma (OR 0.71–0.82).1 However, perhaps more frustrating for their results, those in the extreme use groups seem to have significantly higher odds of both cancers, a result that will have been suppressed by SES. Thus, while the study was clearly well designed and the authors completed an interesting and thorough study, I am concerned that these results may be tempered, by the dual relationship of SES to cellphone use and to glioma and meningioma in a way that may detract from, or even reverse, the authors’ claims.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,006
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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