Estimation of RF and ELF dose by anatomical location in the brain from wireless phones in the MOBI-Kids study
Notice bibliographique
Résumé
Wireless phones (both mobile and cordless) emit not only radiofrequency (RF) electromagnetic fields (EMF) but also extremely low frequency (ELF) magnetic fields, both of which should be considered in epidemiological studies of the possible adverse health effects of use of such devices. This paper describes a unique algorithm, developed for the multinational case-control MOBI-Kids study, that estimates the cumulative specific energy (CSE) and the cumulative induced current density (CICD) in the brain from RF and ELF fields, respectively, for each subject in the study (aged 10-24 years old). Factors such as age, tumour location, self-reported phone models and usage patterns (laterality, call frequency/duration and hands-free use) were considered, as was the prevalence of different communication systems over time. Median CSE and CICD were substantially higher in GSM than 3G systems and varied considerably with location in the brain. Agreement between RF CSE and mobile phone use variables was moderate to null, depending on the communication system. Agreement between mobile phone use variables and ELF CICD was higher overall but also strongly dependent on communication system. Despite ELF dose distribution across the brain being more diffuse than that of RF, high correlation was observed between RF and ELF dose. The algorithm was used to systematically estimate the localised RF and ELF doses in the brain from wireless phones, which were found to be strongly dependent on location and communication system. Analysis of cartographies showed high correlation across phone models and across ages, however diagonal agreement between these cartographies suggest these factors do affect dose distribution to some level. Overall, duration and number of calls may not be adequate proxies of dose, particularly as communication systems available for voice calls tend to become more complex with time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».