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Enregistrement W4289947652 · doi:10.1080/09553002.2022.2110304

Summary of Radiation Research Society Online 67th Annual Meeting, Symposium on “Radiation and Circulatory Effects”

2022· article· en· W4289947652 sur OpenAlexaboutno aff
Helmut Schöllnberger, Lawrence T. Dauer, Richard Wakeford, Julie Constanzo, Ashley P. Golden

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésEpidemiologyMedicineCohortCohort studyFluoroscopyEnvironmental healthGerontologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Annual Meeting, October 3-6 2021. MATERIALS AND METHODS: Different epidemiological cohorts were analyzed with various statistical means common in epidemiology. The cohorts included the one from the U.S. Million Person Study and the Canadian Fluoroscopy Cohort Study. In addition, one of the contributions in our article relies on results from analyses of the Japanese atomic bomb survivors, Russian emergency and recovery workers and cohorts of nuclear workers. The Canadian Fluoroscopy Cohort Study data were analyzed with a larger series of linear and nonlinear dose-response models in addition to the linear no-threshold (LNT) model. RESULTS AND CONCLUSIONS: The talks in this symposium showed that low/moderate acute doses at low/moderate dose rates can be associated with an increased risk of CVD, although some of the epidemiological results for occupational cohorts are equivocal. The usually only limited availability of information on well-known risk factors for circulatory disease (e.g. smoking, obesity, hypertension, diabetes, physical activity) is an important limiting factor that may bias any observed association between radiation exposure and detrimental health outcome, especially at low doses. Additional follow-up and careful dosimetric and outcome assessment are necessary and more epidemiological and experimental research is required. Obtaining reliable information on other risk factors is especially important.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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