Estimating the Time-Varying Joint Effects of Obesity and Smoking on All-Cause Mortality Using Marginal Structural Models
Notice bibliographique
Résumé
Obesity and smoking are independently associated with a higher mortality risk, but previous studies have reported conflicting results about the relationship between these 2 time-varying exposures. Using prospective longitudinal data (1987-2007) from the Atherosclerosis Risk in Communities Study, our objective in the present study was to estimate the joint effects of obesity and smoking on all-cause mortality and investigate whether there were additive or multiplicative interactions. We fit a joint marginal structural Poisson model to account for time-varying confounding affected by prior exposure to obesity and smoking. The incidence rate ratios from the joint model were 2.00 (95% confidence interval (CI): 1.79, 2.24) for the effect of smoking on mortality among nonobese persons, 1.31 (95% CI: 1.13, 1.51) for the effect of obesity on mortality among nonsmokers, and 1.97 (95% CI: 1.73, 2.22) for the joint effect of smoking and obesity on mortality. The negative product term from the exponential model revealed a submultiplicative interaction between obesity and smoking (β = -0.28, 95% CI: -0.45, -0.11; P < 0.001). The relative excess risk of interaction was -0.34 (95% CI: -0.60, -0.07), indicating the presence of subadditive interaction. These results provide important information for epidemiologists, clinicians, and public health practitioners about the harmful impact of smoking and obesity.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».