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
Notice bibliographique
Résumé
<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 <=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 < 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».