Healthy worker and survival bias in coal miners seeking compensation for COPD
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The introduction of state compensation for COPD in UK coal miners in 1993 provided an opportunity to study the relative importance of dust exposure and smoking among a large population of sequential applicants without complicated pneumoconiosis (n=3064). The expected relation of FEV1 to height and age was readily demonstrated, as was an adverse effect of smoking. Young age at mining onset appeared to exert an adverse effect, but there was an unexpected highly significant positive association between FEV1 and years of underground work. This led us to revisit the dataset and estimate cumulative exposure more precisely. Methods We used a model which took account of (a) the proportion of work at the coal face compared with less dusty work and (b) secular trends within the coal mining industry from 1914 to 1993 likely to have influenced dust levels more generally. We modelled the possible differences over wide ranges, and we separated cumulative exposure before age 25 (while function is still maturing and lungs may be more vulnerable) from that thereafter. Results There was a highly significant positive association between FEV1 and cumulative exposure after (but not before) the age of 25 years throughout the modelling ranges. Conclusions We attribute this counter-intuitive association to selection bias through healthy worker and survivor effects. It provides a rare quantitative illustration of these phenomena, such that the FEV1 was on average 6 ml higher for every year of underground work after age 25. This is of comparable magnitude to the adverse effect of smoking.
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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 | 0,016 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».