Incident Ischemic Heart Disease After Long-Term Occupational Exposure to Fine Particulate Matter: Accounting for 2 Forms of Survivor Bias
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the heart disease risks associated with occupational, rather than traffic-related, exposure to particulate matter with aerodynamic diameter of 2.5 µm or less (PM2.5). We examined long-term exposure to PM2.5 in cohorts of aluminum smelters and fabrication workers in the United States who were followed for incident ischemic heart disease from 1998 to 2012, and we addressed 2 forms of survivor bias. Left truncation bias was addressed by restricting analyses to the subcohort hired after the start of follow up. Healthy worker survivor bias, which is characterized by time-varying confounding that is affected by prior exposure, was documented only in the smelters and required the use of marginal structural Cox models. When comparing always-exposed participants above the 10th percentile of annual exposure with those below, the hazard ratios were 1.67 (95% confidence interval (CI): 1.11, 2.52) and 3.95 (95% CI: 0.87, 18.00) in the full and restricted subcohorts of smelter workers, respectively. In the fabrication stratum, hazard ratios based on conditional Cox models were 0.98 (95% CI: 0.94, 1.02) and 1.17 (95% CI: 1.00, 1.37) per 1 mg/m(3)-year in the full and restricted subcohorts, respectively. Long-term exposure to occupational PM2.5 was associated with a higher risk of ischemic heart disease among aluminum manufacturing workers, particularly in smelters, after adjustment for survivor bias.
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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 | 0,052 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».