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Enregistrement W2325070688 · doi:10.1097/01.ede.0000391966.88586.1b

A Novel Approach to Estimating Average Long-term Endotoxin Exposure for Children: The Endotoxin Exposure Matrix

2010· article· en· W2325070688 sur OpenAlexaff
Linlu Zhao, Suzan Chen, James Gomes

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob-exposure matrixMultiple exposureExposure assessmentEnvironmental healthToxicologyOccupational exposureMedicineBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PP-30-121 Background/Aims: A major limitation to quantitative endotoxin exposure assessment is that it only effectively captures endotoxin exposure level at 1 time-point. Thus far, no feasible or economical method has been proposed to estimate average long-term endotoxin exposure. A potential solution to this difficulty is to borrow from occupational epidemiology and adapt the concepts of job exposure matrices to estimate cumulative endotoxin exposure, which acts as a proxy for average exposure over time, in a new exposure matrix—the Endotoxin Exposure Matrix (EEM). Methods: The EEM is designed to estimate the environmental (background) levels of endotoxin and incorporate intensifying factors (factors affecting background levels). These environmental factors (location of residence, degree of parental interaction, and household dust) are assigned an endotoxin exposure score in an a priori fashion (with the exception of household dust). Household levels of endotoxin will be measured from collected dust samples using the LAL Assay and converted into endotoxin exposure scores, which is assessed along a 3-point ordinal scale. This quantitative measure will also allow internal validation of the EEM. Exposure status for various intensifying endotoxin factors will act as multipliers for their corresponding environmental factors (eg, infrequent house cleaning increases the endotoxin exposure from household dust). To capture the long-term nature of exposure, duration of exposure (years lived) will be taken into account. Endotoxin exposure scores associated with the environmental factors will be multiplied by the duration of exposure and corresponding intensifying factors and summed to give an endotoxin exposure index (EEI). Results: As the EEI is semiquantitative, its interpretation is on an ordinal scale, such that a higher EEI value corresponds to a higher level of endotoxin exposure and the absolute value of the index is not meaningful. Conclusion: Therefore, the EEM allows average long-term endotoxin exposure to be estimated in a feasible and economical fashion.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2010
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Résumé présentoui

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