Author's reply to: Air pollution and incident bladder cancer: A risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
We thank Kawada1 for comments on our recent paper.2 We agree that air pollution exposure assessment is one of the main limitations of our analysis, being based on modeled estimates of recent concentrations assigned to the participant residence at enrollment some 10 years prior. Although addressing limitations of previous work based on surrogate indicators of ambient air pollution, further work with more detailed individual-level estimates of historical exposure prior to cancer occurrence may be useful. Kawada1 also points out that our analysis employed unconditional as opposed to conditional logistic regression models to estimate associations of ambient air pollution and incident bladder cancer risk. Unconditional logistic regression analysis of matched case–control studies adjusting for matching variables results in valid and possibly more precise estimates of association compared to conditional logistic regression when sparse data are not of concern.3 Our analysis also adjusted for a range of bladder cancer risk factors in both the main analysis and in a range of sensitivity analyses with little change in findings observed. Other analyses of air pollution and bladder cancer based on either minimal or fully adjusted approaches have also noted little change in relative risk estimates observed.4 Yours sincerely Michelle C. Turner Esther Gracia-Lavedan Marta Cirac Gemma Castaño-Vinyals Núria Malats Adonina Tardon Reina Garcia-Closas Consol Serra Alfredo Carrato Rena R. Jones Nathaniel Rothman DebraT. Silverman Manolis Kogevinas MCT is funded by a Ramón y Cajal fellowship (RYC-2017-01892) from the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities and co-funded by the European Social Fund. ISGlobal is a member of the CERCA Programme, Generalitat de Catalunya.
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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 | 0,010 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».