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最終更新日：2024-06-29

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タイトル	Regression calibration of self-reported mobile phone use to optimize quantitative risk estimation in the COSMOS study
日本語タイトル	COSMOS研究における定量的リスク推定を最適化するための自己申告による携帯電話使用の回帰校正
著者	Reedijk M, Portengen L, Auvinen A, Kojo K, Heinävaara S, Feychting M, Tettamanti G, Hillert L, Elliott P, Toledano MB, Smith RB, Heller J, Schüz J, Deltour I, Poulsen AH, Johansen C, Verheij R, Peeters P, Rookus M, Traini E, Huss A, Kromhout H, Vermeulen R, COSMOS Study Group
所属	University of Utrecht, Institute for Risk Assessment Sciences, Utrecht, the Netherlands	資料区分	論文
雑誌名	Am J Epidemiol	文献区分	原著論文・短報
発表年	2024	周波数区分	高周波(300kHz-30GHz)
巻/ISSN(号):ページ	Online	研究区分	疫学研究
国	The Netherlands	PubMed ID	38751312
論文情報入手日	2024-05-16	DOI	10.1093/aje/kwae039
キーワード	Cohort analysis; Exposure assessment; Health outcomes; Measurement error; Mobile phone use; Regression calibration.
概要	「携帯電話使用と健康に関するコホート研究（COSMOS）」では、自己申告および事業者記録データを繰り返し収集してきた。自己申告情報を用いて健康影響を評価する際には測定誤差が生じやすいが、事業者データは研究対象集団の一部に対してのみ前向きに利用可能であり、過去の携帯電話使用をカバーしていない。この研究は、利用可能なデータを最適化しバイアスを減らすため、COSMOS内で携帯電話ばく露履歴を構築するためのさまざまな統計的アプローチを評価した。シミュレーション研究では、二値の健康アウトカムを用いて、4つの回帰校正（RC）方法（単純、直接、逆、および位置、形状、スケールの一般化加法モデル）、完全ケース（CC）分析、および多重代入法（MI）の性能を評価し比較した。デンマーク、フィンランド、オランダ、スウェーデン、および英国の参加者から、ベースライン時（2007-2012年）に収集した自己申告および事業者記録の携帯電話通話データを用いた。その結果、単純、直接、および逆のRC方法を用いて得られたパラメータ推定値は、CC分析やMIで得られたものよりもバイアスが少なく、平均二乗誤差が低かった。RC方法は、自己申告データを一部の参加者に利用可能な客観的な事業者記録データと組み合わせることで、携帯電話使用と健康アウトカムの関係の推定をより正確に行えることが示された、と著者らは報告している。