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Enregistrement W2327994519 · doi:10.1136/oemed-2014-102362.116

0311  Development of a predictive model for estimating gamma radiation exposures among Ontario uranium miners0311  Development of a predictive model for estimating gamma radiation exposures among Ontario uranium miners

2014· article· en· W2327994519 sur OpenAlexaffabout
Minh Do

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatisticsLinear regressionLeverage (statistics)OutlierRegression analysisUraniumLinear modelMathematicsNuclear medicineEnvironmental scienceMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objectives</h3> The objective of this study is to develop and validate a predictive model for estimating gamma radiation exposure for miners working in uranium mines between 1981 and 1985. <h3>Method</h3> The dose prediction model was developed and validated using multiple linear regression. To aid in model development, 70% random sample of workers were used in the model development (i.e., Training Sample) while the remainder 30% (i.e., Test Sample) was used to determine model performance. A stepwise approach was used to select variables into the model. Criteria for retaining the variables in the model was based on a p-value of &lt;=0.15. Model fit was assessed using adjusted R-square. Co-linearity was determined by the magnitude of the variance inflation factor (VIF). Variables with VIF greater than 3.0 were removed from the model. In addition, SAS procedure ROBUSTREG was used to minimise the effects of outliers and high leverage in order to provide resistant (stable) results in the presence of outliers and high leverage. <h3>Results</h3> Based on 8949 employments records, dosimetric measurements of gamma radiation were significantly correlated with radon exposure (r = 0.499), duration of employment (r = 0.429), year of exposure (r = 0.239), and ore production (r = 0.230). Age was inversely related to gamma dose. Regression analysis showed that individual dosimetric readings can be modestly predicted by individual work history and geological characteristics of Ontario uranium mines (p &lt; 0.001, R2 = 0.374). Additional sources of variation are likely related to individual variability that could not be accounted for in this ecological assessment. <h3>Conclusions</h3> Reconstructed gamma dose provides modest agreement with individual dosimetric readings.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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