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Enregistrement W2509762016 · doi:10.1289/ehp575

Comparing the Health Effects of Ambient Particulate Matter Estimated Using Ground-Based versus Remote Sensing Exposure Estimates

2016· article· en· W2509762016 sur OpenAlexaff
Michael Jerrett, Michelle C. Turner, Bernardo Beckerman, C. Arden Pope, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, Marc L. Serre, Dan L. Crouse, Susan M. Gapstur, Daniel Krewski, W. Ryan Diver, Patricia F. Coogan, George D. Thurston, Richard T. Burnett

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickHealth CanadaDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésRelative riskConfidence intervalMedicineProportional hazards modelEnvironmental healthParticulatesRisk assessmentExposure assessmentEpidemiologyDemographyEnvironmental scienceSurgeryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Remote sensing (RS) is increasingly used for exposure assessment in epidemiological and burden of disease studies, including those investigating whether chronic exposure to ambient fine particulate matter (PM2.5) is associated with mortality.Objectives:We compared relative risk estimates of mortality from diseases of the circulatory system for PM2.5 modeled from RS with that for PM2.5 modeled using ground-level information.Methods:We geocoded the baseline residence of 668,629 American Cancer Society Cancer Prevention Study II (CPS-II) cohort participants followed from 1982 to 2004 and assigned PM2.5 levels to all participants using seven different exposure models. Most of the exposure models were averaged for the years 2002–2004, and one RS estimate was for a longer, contemporaneous period. We used Cox proportional hazards regression to estimate relative risks (RRs) for the association of PM2.5 with circulatory mortality and ischemic heart disease.Results:Estimates of mortality risk differed among exposure models. The smallest relative risk was observed for the RS estimates that excluded ground-based monitors for circulatory deaths [RR = 1.02, 95% confidence interval (CI): 1.00, 1.04 per 10 μg/m3 increment in PM2.5]. The largest relative risk was observed for the land-use regression model that included traffic information (RR = 1.14, 95% CI: 1.11, 1.17 per 10 μg/m3 increment in PM2.5).Conclusions:We found significant associations between PM2.5 and mortality in every model; however, relative risks estimated from exposure models using ground-based information were generally larger than those estimated using RS alone.Citation:Jerrett M, Turner MC, Beckerman BS, Pope CA III, van Donkelaar A, Martin RV, Serre M, Crouse D, Gapstur SM, Krewski D, Diver WR, Coogan PF, Thurston GD, Burnett RT. 2017. Comparing the health effects of ambient particulate matter estimated using ground-based versus remote sensing exposure estimates. Environ Health Perspect 125:552–559; http://dx.doi.org/10.1289/EHP575

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations135
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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