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Enregistrement W3141132828 · doi:10.3917/popu.2004.0561

Duration and intensity when estimating smoking-attributable mortality: Development of a new method applied to the case of lung cancer in France

2021· article· fr· W3141132828 sur OpenAlex
Michel Grignon, Thomas Renaud

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePopulation (English Edition) · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La méthode canonique d’estimation de la mortalité attribuable au tabac ne prend en compte ni le nombre d’années durant lesquelles l’individu a fumé, ni le temps écoulé depuis l’arrêt le cas échéant. Elle ne permet donc pas de mettre en œuvre des projections incluant des scénarios alternatifs de modification des comportements d’initiation ou d’arrêt du tabagisme. Cet article propose une nouvelle méthode qui combine, d’une part, les valeurs empiriques provenant de la littérature épidémiologique des effets de la durée (du tabagisme et depuis l’arrêt) sur la mortalité et, d’autre part, les distributions réelles de ces durées dans la population. Cette nouvelle méthode est plus coûteuse en données que la méthode canonique, notamment appliquée dans le cas du cancer du poumon en France en agrégeant des enquêtes transversales répétées (enquêtes « Baromètre Santé » de l’INPES de 1975 à 2010) pour créer des pseudo-cohortes. Selon ce modèle, la mortalité par cancer du poumon augmenterait de 50 % jusqu’en 2035, avant de se stabiliser. Les simulations montrent que diviser par deux le taux d’initiation chez les adolescents sauverait 20 500 vies au cours de la période 2010-2060, alors qu’un doublement du taux de cessation chez les adultes sauverait 53 000 vies sur la même période. Ce travail permet de quantifier l’intuition selon laquelle les interventions et politiques visant à augmenter le sevrage sauveraient plus de vies à moyen terme que celles visant à prévenir l’initiation.

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.

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)0,001
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,312 · 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