O-42 A novel weighting approach to addressing healthy worker survivor bias
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Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Radon gas is a major source of ionizing radiation exposures in humans that contributes to the global burden of lung cancers. Human carcinogenicity of radon has been established, in part, in studies of exposed workers, including uranium miners. Impact estimates from occupational studies are subject to healthy worker survivor bias, which has been proposed to result in substantial underestimates of radon’s health effects. However, existing analytic methods for addressing bias due to healthy worker survivor bias are sensitive to model misspecification. <h3>Material and Methods</h3> We describe a new approach for estimating health effects of occupational exposures that addresses healthy worker survivor bias while reducing modeling assumptions. This approach utilizes inverse probability weighting and originates from the literature on dynamic treatment regimes. We use this approach to estimate impacts of hypothetical occupational standards on lung cancer mortality using data from 4124 miners from the Colorado Plateau Uranium Miners’ cohort followed through 2005. <h3>Results</h3> The estimated cumulative lung cancer mortality risk at age 80 was 14.9% (95% confidence interval [CI] = 13.7%, 16.1%). Under a hypothetical intervention to limit exposure to 20 working levels, we estimated a risk reduction (at age 80) of 2.7% (95%CI = 3.6%, 1.7%). Estimates at lower exposure levels were larger but subject to greater uncertainty than previous analyses in this cohort using modeling-based estimators. <h3>Conclusions</h3> Our approach offers substantial strengths when addressing healthy worker survivor bias, namely regarding computational simplicity and reduced reliance on modeling assumptions. Use within this highly exposed cohort also highlighted challenges with using our approach to estimate effects at low exposure levels: model-based extrapolation with the parametric g-formula can be used to reduce uncertainty under stronger assumptions. The proposed approach provides a simple approach to addressing healthy worker survivor bias that provides promise for reducing modeling assumptions in studies of occupational exposures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 découle