English Abstract This report outlines a meta-regression analysis of
epidemiological studies on the association between occupational exposure to
diesel emissions and lung cancer risk. The analysis was performed as a
case-study to develop and evaluate a protocol for meta-regression analyses
of observational epidemiological studies, including statistical procedures
for Empirical Bayesian analysis. The proposed method of meta-regression
analysis describes exposure-response relationships as a function of study
characteristics. Thus, it allows straightforward evaluation of
heterogeneity in study results due to differences in study characteristics,
for instance with respect to the study population, level of exposure,
definitions of health end-points, and confounding variables. The case-study
clearly demonstrates that meta-analysis of observational studies may be
useful as a tool for formal, quantitative literature review. The case study
suggests an increase in cancer risk among exposed workers, ranging from 30%
to 65%. These results were consistent with an exposure-response
relationship, showing the highest lung cancer risk among the workers most
heavily exposed during longer periods. The results indicate environmental
exposure may lead to some increase of the lung cancer risk. The sensitivity
of using various dependent effect estimates from each original study in
meta-analysis (to increase statistical power) was analysed, assuming
different levels of co-variance.
Rapport in het kort
Dit rapport beschrijft een meta-regressie-analyse van
observationeel onderzoek naar het risico op longkanker in relatie tot
blootstelling aan diesel in het beroep. De analyse werd uitgevoerd als
voorbeeldstudie voor de ontwikkeling en evaluatie van een protocol voor
meta-regressie-analyse van observationeel epidemiologisch onderzoek, met
inbegrip van statistische procedures voor Empirisch Bayesiaanse analyse. De
methode beschrijft blootstelling-responsrelaties als een functie van
studiekarakteristieken. Op deze wijze is een formele beoordeling mogelijk
van heterogeniteit in de studieresultaten als gevolg van verschillen in de
onderzoeken, bijvoorbeeld met betrekking tot de onderzoekspopulatie, het
niveau van blootstelling, de definitie van gezondheidseindpunten of de
aanwezigheid van verstorende variabelen (confounders). De voorbeeldstudie
toont aan dat meta-analyse van observationeel onderzoek een nuttig
instrument kan zijn bij het maken van formele, kwantitatieve
literatuuroverzichten, waarbij subjectiviteit zoveel mogelijk wordt
gereduceerd. Aggregatie van beschikbare studie-uitkomsten laat een
statistisch significante toename van het longkankerrisico zien varierend van
30% tot 65%. De uitkomsten duiden op een verband tussen blootstelling en
respons; het longkankerrisico neemt toe met duur en niveau van de
blootstelling in het beroep, voor zover dat uit publikaties kan worden
afgeleid. Een geringe toename van het longkankerrisico bij blootstelling
aan stedelijke luchtverontreiniging is gezien deze resultaten niet uit te
sluiten. Voorts is de gevoeligheid van het opnemen in de meta-analyse van
verschillende, afhankelijke effectschattingen uit oorspronkelijke studies
geanalyseerd, waarbij aannames met betrekking tot covariantie zijn
gedaan.
