Associations with Blood Lead and Urinary Cadmium Concentrations in Relation to Mortality in the US Population: A Causal Survival Analysis with G-Computation
Notice bibliographique
Résumé
Using the parametric g-formula, we estimated the 27-year risk of all-cause and specific causes of mortality under different potential interventions for blood lead (BLLs) and urinary cadmium (UCd) levels. We used data on 14,311 adults aged ≥20 years enrolled in the NHANES-III between 1988 and 1994 and followed up through 31 Dec 31 2015. Time and cause of death were determined from the National Death Index records. We used the parametric g-formula with pooled logistic regression models to estimate the relative and absolute risk of all-cause, cardiovascular, and cancer mortality under different potential threshold interventions for BLLs and UCd concentrations. Median follow-up was 22.5 years. A total of 5167 (36%) participants died by the end of the study, including 1550 from cardiovascular diseases and 1135 from cancer. Increases in BLLs and creatinine-corrected UCd levels from the 5th to the 95th percentiles were associated with risk differences of 4.17% (1.54 to 8.77) and 6.22% (4.51 to 12.00) for all-cause mortality, 1.52% (0.09 to 3.74) and 1.06% (-0.57 to 3.50) for cardiovascular disease mortality, and 1.32% (-0.09 to 3.67) and 0.64% (-0.98 to 2.80) for cancer mortality, respectively. Interventions to reduce historical exposures to lead and cadmium may have prevented premature deaths, especially from cardiovascular disease.
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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 | 0,024 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».