The strengths of this study are fou

The strengths of this study are fourfold. First, this study
used a population-based design. Cases were actively identified
through multiple sources within defined geographic
areas and benefited from a very high georeferencing rate.
Second, this study used sophisticated modelling of emissions
as a proxy for dioxin exposure. The modelled
ground-level concentrations represented the best available
surrogates for past dioxin exposure measurements
given that no earlier measurements (in soils or blood of
nearby residents) had been taken. Third, owing to the fine
geographical level used, this study was able to allocate a
different exposure to NHL cases living in the same town,
but not in the same block group, thus making an exposure
misclassification less likely (but we had to assume that
residents within a given contour were homogeneously
exposed). Fourth, the total number of cases (3974)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดแข็งของการศึกษานี้จะสี่เท่า ครั้งแรกที่การศึกษาครั้งนี้
ที่ใช้การออกแบบที่ประชากรตาม กรณีที่มีการระบุอย่างแข็งขัน
ผ่านหลายแหล่งภายในกำหนดทางภูมิศาสตร์
พื้นที่และได้รับประโยชน์จากอัตรา georeferencing สูงมาก.
ที่สองการศึกษานี้ใช้แบบจำลองความซับซ้อนของการปล่อยก๊าซ
เป็นพร็อกซี่สำหรับการเปิดรับไดออกซิน ความเข้มข้นย่อม
พื้นดินในระดับที่เป็นตัวแทนที่ดีที่สุด
อุ้มท้องสำหรับการตรวจวัดสารไดออกซินที่ผ่านมา
ไม่ระบุว่าไม่มีการวัดก่อนหน้านี้ (ในดินหรือเลือดของผู้อยู่อาศัยในบริเวณใกล้เคียง
) ได้รับการดำเนินการ ที่สามเนื่องจาก
ระดับทางภูมิศาสตร์ที่ดีใช้การศึกษาครั้งนี้ก็สามารถที่จะจัดสรร
สัมผัสที่แตกต่างกันกับกรณี nhl ที่อาศัยอยู่ในเมืองเดียวกัน
แต่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มบล็อกเดียวกันจึงทำให้สัมผัส
จำแนกโอกาสน้อย (แต่เรา มีการสันนิษฐานว่า
ที่อาศัยอยู่ภายในรูปร่างให้เป็นเนื้อเดียวกันได้สัมผัส
) ที่สี่จำนวนรวมของกรณี (3974)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จุดแข็งของการศึกษานี้มี fourfold แรก ศึกษา
ใช้แบบตามประชากร กำลังระบุกรณี
ผ่านหลายแหล่งภายในกำหนดทางภูมิศาสตร์
พื้นที่ และได้รับประโยชน์จากอัตรา georeferencing สูงมากเป็นการ
สอง การศึกษานี้ใช้ซับซ้อนแบบจำลองของการปล่อย
เป็นพร็อกซีสำหรับ dioxin แสง การคือ แบบจำลอง
ส่วนที่แสดงความเข้มข้นระดับพื้นดินว่าง
surrogates สำหรับวัดแสง dioxin อดีต
ระบุว่าวัดไม่ก่อนหน้า (ในดินเนื้อปูนหรือเลือดของ
ใกล้เคียงกับคน) มีการดำเนินการ สาม เพราะปรับ
ภูมิศาสตร์ระดับที่ใช้ การศึกษานี้ได้จัดสรรเป็น
แสงต่าง ๆ การสมัครสมาชิกเอกรณีอาศัยอยู่ในเมืองเดียวกัน,
แต่ไม่อยู่ในกลุ่มบล็อกเดียวกัน จึงทำให้แสง
misclassification แนวโน้มน้อยลง (แต่เราก็คิดไปว่า
ได้อาศัยอยู่ภายในเส้นที่กำหนด homogeneously
สัมผัส) สี่ จำนวนรวมของกรณีและปัญหา (3974)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จุดแข็งของการศึกษานี้สี่เท่า การศึกษานี้ครั้งแรก
ใช้การออกแบบประชากรที่ กรณีได้รับการระบุว่า
ผ่านแหล่งที่มาที่หลากหลาย ภายใน กำหนดทาง ภูมิศาสตร์
ซึ่งจะช่วยพื้นที่และรับประโยชน์จากอัตราดอกเบี้ย georeferencing สูงเป็นอย่างมากอย่างแท้จริง.
ที่สองการศึกษานี้ใช้การสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนของการปล่อย
ซึ่งจะช่วยเป็นผู้รับมอบอำนาจให้กับความเสี่ยงไดออกซิน วางรูปแบบตามอย่าง
ซึ่งจะช่วยความเข้มข้นระดับนี้แทนที่ดีที่สุดที่มีอยู่
ตามมาตรฐานเอกชนสำหรับการวัดค่าความเสี่ยงผ่านมาไดออกซิน
ซึ่งจะช่วยให้ไม่มีการวัดก่อนหน้า(ในเลือดหรืออุจจาระของ
ผู้เข้าพักอยู่ในบริเวณใกล้เคียง)ก็จะถูกนำไป. เนื่องจากบุคคลที่สามในระดับชั้นดี
ทาง ภูมิศาสตร์ ที่ใช้การศึกษานี้ก็สามารถจัดสรร
ซึ่งจะช่วยให้ความเสี่ยงแตกต่างกันในคดี NHL อาศัยอยู่ในเมืองเดียวกันนี้
แต่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มบล็อกเดียวกับที่ทำให้ความเสี่ยงจัดกลุ่มผิด ประเภท
ซึ่งจะช่วยให้มีโอกาสที่จะเกิดขึ้นน้อยลง(แต่เราก็ต้องถือว่า
ผู้เข้าพัก ภายใน ระบบ Contour - Following ที่ได้ซึ่งประกอบขึ้นด้วยส่วนที่เหมือนกัน
ซึ่งจะช่วยสัมผัส) ที่สี่จำนวนรวมของราย( 3974 )