Expected numbers of cases for each

Expected numbers of cases for each block group were
computed by applying reference incidence rates for the
same years (as estimated from the four administrative
departments of the study area, plus the departments of
Doubs and Hérault) to the person-years of each area strat-ified by gender and 5-year age classes.
Models were fitted to the grouped data with Poisson
regression analysis. Logarithms of observed and expected
cases were linked with a set covariate values in a linear
model that dealt with Poisson overdispersion. To build
flexible models, penalized regression splines (based on 25
knots) were used [20]. Since the dioxin concentration dis-tribution was right-skewed, a square root transformation
was applied to force the exposure data to follow a normal
distribution. Log-transformed industry × years, log-trans-formed population density, socio-economic level, and
NO2 concentration were entered as continuous variables
in the models. Urbanisation (yes/no, by collapsing the 3
urban categories), and administrative departments
(department of Isère as reference category) were treated as
categorical variables.
Multivariate models were run. Dioxin exposure (variable
under scrutiny) and administrative departments (to
account for their heterogeneity) were forced into the mod-els. Then, the 5 remaining independent variables were
introduced as spline functions. To assess the smoothing
added value, we followed the ad hoc approach proposed
by Wood et al. [20]. If the estimated degrees of freedom
were close to 1 (and a linear function was therefore esti-mated), and if the generalized cross validation (GCV)
score was higher than the GCV for the unsmoothed
model, then the original unsmoothed variable was pre-ferred to the spline-smoothed version. Finally, using
Akaike's information criterion for covariate selection, a
backward stepwise selection was applied.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวเลขที่คาดว่ากรณีสำหรับแต่ละกลุ่มบล็อกถูก
คำนวณโดยใช้อัตราอุบัติการณ์อ้างอิง
ปีเดียวกัน (ตามประมาณการจากสี่
บริหารหน่วยงานของพื้นที่ศึกษารวมทั้งหน่วยงานของ
Doubs และHérault) ไปยังบุคคลที่ปีของ แต่ละพื้นที่กาหนดกลยุทธ์ ified ตามเพศอายุและชั้นเรียน 5 ปี.
รุ่นที่ได้รับการติดตั้งจะมีการจัดกลุ่มข้อมูลที่มี Poisson
การวิเคราะห์การถดถอยลอการิทึมของการสังเกตและคาดว่า
กรณีถูกเชื่อมโยงกับการตั้งค่าตัวแปรร่วมในเชิงเส้น
รูปแบบที่เกี่ยวข้องกับ Poisson overdispersion เพื่อสร้างรูปแบบที่มีความยืดหยุ่น
, ร่องถดถอยลงโทษ (จาก 25
นอต) ถูกนำมาใช้ [20] เนื่องจากความเข้มข้นของไฮโดรเจนจอภาพการกระจายเป็นขวาเบ้เปลี่ยนแปลงรากตาราง
ถูกนำมาใช้เพื่อบังคับให้ข้อมูลการเปิดรับที่จะปฏิบัติตามปกติ
กระจายอุตสาหกรรมเข้าสู่ระบบเปลี่ยน×ปีที่ผ่านมาเข้าสู่ระบบทรานส์ที่เกิดขึ้นความหนาแน่นของประชากรในระดับทางเศรษฐกิจและสังคมและความเข้มข้นของ NO2
ถูกป้อนเป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่องในรูปแบบ
รูปแบบ (ใช่ / ไม่ใช่โดยการยุบ 3
หมวดหมู่ในเมือง) และการบริหารจัดการหน่วยงาน
(กรมIsèreเป็นหมวดหมู่อ้างอิง) ได้รับการรักษาเป็นตัวแปรเด็ดขาด
.
รูปแบบหลายตัวแปรวิ่ง การเปิดรับไดออกซิน (ตัวแปร
ภายใต้การพิจารณา) และการบริหารหน่วยงาน (การบัญชี
ความหลากหลายของพวกเขา) ถูกบังคับให้เข้าไปใน Els-mod แล้วส่วนที่เหลืออีก 5 ตัวแปรอิสระที่ได้รับการแนะนำว่าเป็น
ฟังก์ชั่นร่อง เพื่อประเมินความเรียบ
มูลค่าเพิ่มที่เราปฏิบัติตามวิธีการเฉพาะกิจเสนอ
โดยไม้และอัล [20] ถ้าองศาประมาณเสรีภาพ
อยู่ใกล้กับ 1 (และฟังก์ชั่นเชิงเส้นดังนั้นจึง Esti-แต่งงานแล้ว)และหากการตรวจสอบข้ามทั่วไป (GCV)
คะแนนสูงกว่า GCV เพื่อ unsmoothed
รุ่นแล้วตัวแปร unsmoothed เดิมก่อน ferred รุ่น spline-เรียบ ในที่สุดโดยใช้เก​​ณฑ์
akaike ข้อมูลสำหรับการเลือกตัวแปรร่วม,
ย้อนกลับเลือกแบบขั้นตอนถูกนำมาใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คาดว่า มีจำนวนคดีแต่ละกลุ่มบล็อก
คำนวณ โดยใช้อัตราอุบัติการณ์อ้างอิงสำหรับการ
ปีเดียวกัน (ที่ประเมินจาก 4 ดูแล
แผนกพื้นที่ศึกษา และแผนกต่าง ๆ ของ
Doubs และ Hérault) เพื่อ person-years ของ strat-ified แต่ละพื้นที่โดยเพศและอายุ 5 ปีเรียน
รุ่นได้พอดีกับข้อมูลถูกจัดกลุ่มกับปัว
วิเคราะห์การถดถอย ลอการิทึมของการสังเกต และคาด
กรณีถูกเชื่อมโยงกับค่า covariate ตั้งค่าในแบบเชิงเส้น
รุ่นที่ปัว overdispersion สร้าง
รูปแบบยืดหยุ่น ถด penalized splines (ตาม 25
knots) ได้ใช้ [20] เนื่องจาก dioxin เข้มข้นหรือไม่??-tribution ถูกเบ้ขวา สี่เหลี่ยมรากแปลง
ใช้บังคับข้อมูลแสงตามแบบปกติ
แจกจ่าย ปีการเปลี่ยนล็อกอุตสาหกรรม ความหนาแน่นประชากรล็อกทรานส์เกิด ระดับสังคมเศรษฐกิจ และ
ความเข้มข้นของ NO2 ถูกป้อนเป็นตัวแปรต่อเนื่อง
ในรุ่น ของ (ใช่/ไม่ใช่ ได้ 3
ประเภทเมือง), และฝ่ายบริหาร
(กรม Isère เป็นประเภทอ้างอิง) ได้รับการรักษาเป็น
แตกตัวแปร
ถูกเรียกใช้รูปแบบตัวแปรพหุ แสง dioxin (แปร
ภายใต้ scrutiny) และฝ่ายบริหาร (การ
บัญชีสำหรับของ heterogeneity) ถูกบังคับเข้ากับ mod แล้ว มี 5 ตัวแปรอิสระที่เหลือ
แนะนำเป็นหน้าที่เหมือนกัน การประเมินราบเรียบ
เพิ่มมูลค่า เราตามวิธีกิจเสนอ
โดยไม้ et al. [20] ถ้าประมาณองศาความเป็นอิสระ
ได้ใกล้กับ 1 (และเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นดังนั้น esti mated), และตรวจสอบไขว้เมจแบบทั่วไป (GCV)
คะแนนได้สูงกว่า GCV สำหรับการ unsmoothed
รุ่น แล้วตัวแปร unsmoothed เดิมเป็น pre-ferred รุ่นโค้งเหมือนกัน ในที่สุด ใช้
Akaike ของข้อมูล covariate วีไอ การ
ใช้ stepwise เลือกย้อนหลัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คาดว่าตัวเลขของสำหรับแต่ละกลุ่มมีบล็อก
ซึ่งจะช่วยคำนวณโดยใช้อัตราการอ้างอิงสำหรับ
เดียวกันปี(คาดว่าจากที่สี่ศาลปกครอง
ซึ่งจะช่วยฝ่ายการศึกษาพื้นที่และฝ่ายของ
doubs และ hérault )สำหรับบุคคล - ปีของแต่ละพื้นที่ strat - ified โดยเพศและ 5 ปีเรียนอายุ.
รุ่นมีจัดให้บริการที่รวมกลุ่มข้อมูลด้วย poisson
Analysis .การิธึ่มแล้วปาใส่ของกรณีสังเกตเห็นและคาดว่าจะเป็น
ซึ่งจะช่วยเชื่อมโยงกับค่า covariate ตั้งอยู่ในรุ่น linear
ที่ทำด้วย overdispersion poisson ในการสร้าง
รุ่นก็มีความยืดหยุ่น( Log splines (ซึ่งใช้ใน 25
นอต)ได้นำมาใช้[ 20 ] เนื่องจากไดออกซินสมาธิ dis - tribution ได้ถูกต้อง - แบบใหม่สไตล์เอียงๆการเปลี่ยนแปลงราก
ซึ่งจะช่วยได้รับการนำมาเพื่อบังคับให้ข้อมูลความเสี่ยงที่จะทำตามปกติ
ซึ่งจะช่วยให้การกระจายล็อกอินเข้าสู่อุตสาหกรรม - ปรับเปลี่ยน×ปีความหนาแน่นของประชากรล็อกอินเข้าสู่ - Trans - ปั้นระดับสังคม - เศรษฐกิจและ
ไม่มี 2 ความเข้มข้นมีการใส่เป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่อง
ในรุ่นที่. ไม่เพียงแต่เป็น(ใช่/ไม่ใช่โดยการยุบ 3
ประเภท ในเมือง)และศาลปกครองฝ่าย
(กรม isère เป็น ประเภท การอ้างอิง)ได้รับเป็น
ตัวแปรทั้งเพ.
รุ่น multivariate เป็นการวิ่ง ไดออกซินความเสี่ยง(ปรับได้
ตามมาตรฐานในการตรวจสอบอย่างละเอียด)และฝ่ายปกครอง(
ซึ่งจะช่วยให้แอคเคาท์สำหรับของลี)ได้บังคับให้เข้าไปในความทันสมัย - Els ที่ จากนั้น 5 ตัวแปรอิสระที่เหลือเป็น
ซึ่งจะช่วยเป็นการกระผีก การประเมินการปรับความคมชัดของ
ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าที่เราตามด้วยเครือข่ายเฉพาะกิจซึ่งแนวทางที่เสนอ
ไม้ et al . [ 20 ] หากองศาโดยประมาณของความเป็นอิสระ
อยู่ใกล้กับ 1 (และการทำงานตามแนวยาวที่จึง esti - โปรเซสเซอร์)และหากโดยทั่วไปการข้ามการตรวจสอบ( gcv )
คะแนนสูงขึ้นกว่าที่ gcv สำหรับรุ่น unsmoothed
แล้วปรับเปลี่ยน unsmoothed เดิมที่มี pre - ferred เป็นรุ่นกระผีก - ปรับเฉลี่ยแล้วได้ สุดท้ายคือการใช้
akaike ของเกณฑ์ข้อมูลสำหรับการเลือก covariate stepwise ย้อนกลับการเลือก
ซึ่งจะช่วยถูกนำไปใช้