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Enregistrement W2278947000 · doi:10.20381/ruor-11844

Managing lung cancer risks associated with residential radon exposure in Canada

2005· dissertation· en· W2278947000 sur OpenAlexaboutno aff
Michael D. King

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2005
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadonLung cancerRadon exposureEnvironmental healthCancerMedicineEnvironmental scienceEnvironmental planningOncologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The weight of current evidence supports a small yet significant increase in lung cancer risk associated with exposure to radon in the home. Our study provides an economic evaluation of five national strategies to mitigate residential radon exposure. Analysis is based upon a probabilistic decision model which estimates the time-dependent reductions in age, gender and smoking-specific lung cancer risks following mitigation, and models the impact within simulated Canadian population over 80 years. The estimated costs of the radon programs are compared with these impacts to calculate the cost-effectiveness of residential radon mitigation. All strategies considered were found to be very expensive, with total costs ranging from about $100 million to several billions of dollars. The more expensive mitigation strategies also tended to be the most cost-effective. In the majority of cases, the strategy with the lowest cost per lung cancer prevented was universal screening of all currently existing dwellings, with mitigation of dwellings above some action level. The cost-effectiveness of radon mitigation was improved by lowering the Canadian radon guideline from its current level of 800 Bqm-3; by maximizing the compliance of homeowners with the recommended action; by maximizing the degree to which radon levels are reduced within mitigated dwellings; and by targeting radon mitigation towards geographic areas with higher average radon concentrations. The implications of our findings are discussed within the context of risk management decision making in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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