PA 17-4-2588 Estimating historical exposure without imputation: lessons learned from a predictive modeling approach using data from a cohort of ontario uranium underground miners in canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Uranium underground miners are exposed to a number of radionuclides that undergo radioactive decay. Historically, studies examining adverse health effects have been focused largely on alpha radiation (radon gas). However, recent international studies have shown evidence of excess mortality of lung cancer and leukemia with increased cumulative doses of external gamma radiation. The objective of this study is to develop and validate a predictive model for estimating gamma radiation exposure for miners working in uranium mines and to apply this exposure information to derive health-based risks. The dose prediction model was developed and validated using a cross-validation approach. 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. ROBUSTREG in SAS was used to minimise the effects of outliers. Poisson regression was used to derive relative-risks (RR). Regression analysis showed that individual dosimetric readings were modestly predicted by individual work history and geological characteristics of Ontario uranium mines (p<0.001, R2=0.374). Preliminary risk estimates were conducted for a subset of the OUM cohort as proof-of-concept for the reconstruction of historical gamma exposure. In total, there were 12 953 miners that contributed 4 31 655 person-years of observation from 1954 to 1992. There was a non-significant increase in lung cancer mortality (RR=1.11, 95% CI: 0.85 to 1.45), and a significant increased risk of all forms of leukemia, when comparing the highest cumulative dose category (>14 mSievert (mSv)) to the reference category (0 mSv) (RR=2.58, 95% CI: 1.06 to 6.30). When measured exposure data is not available, predictive modelling can be an effective way to estimate historical exposure without imputation that in turn used to derive health-based risk estimates.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle