Association entre l’exposition à long-terme aux particules fines dans l’air ambiant et la mortalité selon différentes méthodes de contrôle de la confusion
Notice bibliographique
Résumé
L'association entre l'exposition prolongée aux particules fines (PM2.5) et la mortalité pourrait varier selon les méthodes de contrôle de la confusion. L'objectif était de comparer les estimations de cette association issues d’approches avec différentes méthodes pour le contrôle de la confusion. En utilisant la cohorte du Système de surveillance des maladies chroniques du Québec (SISMACQ), les estimations d'association provenant d’une régression de Cox avec contraste interindividuel et d’une régression conditionnelle logistique stratifiée sur les cas avec contraste intra-individuel ont été comparées. De plus, les estimations d’association de modèles de Cox ajustés pour des variables individuelles et locales, et ajustés seulement pour des variables locales, en utilisant la cohorte Santé et environnement du recensement canadien (CSERcan) pour la province de Québec ont été comparées afin d’évaluer comment les estimations d’association varient avec les variables incluses dans les modèles. Quatre-vingt-dix-huit millions de personées-années du SISMACQ ont été enregistrées. Des augmentations de la mortalité de 3,0% (Intervalles de confiance [IC à 95%] 1,8-4,3) et de 9,3% (IC à 95%] 4,1-14,8) par augmentation de 3,4 µg/m3 ont été observées pour la régression de Cox et la régression logistique, respectivement. Vingt et un millions de personnes-années de la cohorte CSERcan ont été enregistrées. Des augmentations de la mortalité de 2,2% (IC à 95% : 1,9-2,5) et de 0,8% (IC à 95% :0,6-1,0) par 1 µg/m3 ont été observées pour le modèle ajusté pour des variables individuelles et locales, et pour celui ajusté pour des variables locales seulement. Ces résultats confirment l'association entre l'exposition prolongée aux PM2.5 et la mortalité, et suggèrent que les méthodes de contrôle de la confusion peuvent influencer l’importance et la variabilité de ces estimations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».