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Département de médecine familiale et de médecine d'urgence

NDExpo

NDexpo : Traitement des valeurs non détectées d’hygiène industrielle


Plusieurs outils existent pour interpréter un jeu de mesures d’exposition professionnelle, incluant l’estimation de l’exposition moyenne, ou de la probabilité de dépasser une valeur limite. En revanche, presqu’aucun d’entre eux ne permet l’estimation lorsqu’une ou plusieurs mesures sont rapportés comme sous la limite de quantification (<LQ). En l’absence d’outil accessible, les praticiens ont traditionnellement remplacé les mesures non détectées par LQ/2 ou LQ/√2. Cette approche a été sévèrement critiquée par de nombreux auteurs pour les erreurs qu’elle cause dans l’estimation des paramètres, en particulier de leur incertitude.

L’outil NDexpo représente la mise en œuvre informatisée et accessible sur le Web d’une procédure rigoureuse de traitement des valeurs non détectées proposée par Dennis Helsel dans une monographie dédiée à ce sujet ( Helsel DR. Statistics for Censored Environmental Data Using Minitab and R (CourseSmart). Wiley 2012).
L’approche mise en œuvre par l’application NDexpo est dite ‘méthode de régression sur les statistiques d’ordre’ ou ‘regression on order statistics, Robuts ROS’ dans la monographie de Helsel. Les performances de cette approche apparaissent raisonnables d’après l’auteur en comparaisons d’autres alternatives, et en tout cas bien meilleures que la simple substitution par LQ/2 ou LQ/√2. Son principe repose d’une part sur l’ajustement des valeurs détectées à une distribution lognormale, puis sur la prédiction des valeurs non détectées en fonction de la distribution estimée et de l’agencement des valeurs non détectées dans le jeu de données. Au final, chaque mesure non détectée se voit attribuée une valeur fixe de concentration, qui ne doit absolument pas faire l’objet d’une quelconque interprétation individuelle. Ces valeurs peuvent cependant être utilisées avec les autres mesures du jeu de données dans le calcul de paramètres comme la moyenne, la fraction de dépassement d’une valeur limite, ou par exemple, le 95ième percentile de la distribution.

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Note : NDexpo peut ne pas fonctionner correctement pour certaines configurations d'Internet Explorer; nous recommandons plutôt Firefox ou Chrome.


NDexpo: Treatment of non-detects in industrial hygiene samples


Several tools exist to process and interpret occupational hygiene samples, for example estimating mean exposure, the fraction of exposures exceeding an exposure limit. Unfortunately, almost none of them allow the dataset to include non-detects, i.e. samples reported as lower than a limit of quantification (<LOQ). As a consequence of this, practitioners have traditionally replaced non-detects with LOQ/2 or LOQ/√2 when analysing such datasets. This approach, called simple imputation, has been severely criticised in the literature because it causes bias in the estimation, especially when evaluating uncertainty around estimates.


NDexpo is a Web application that implements a rigorous censored data treatment method proposed by Denis Helsel in his monograph: Statistics for Censored Environmental Data Using Minitab and R (CourseSmart). Wiley 2012.
NDexpo implements an approach labelled regression on order statistic (Robust ROS). This approach compares well with other methods such as maximum likelihood, and represents a significant improvement over simple imputation. It is based on fitting detected values to a lognormal distribution, and then predicting a replacement value for each nondetect as a function of the fitted distribution and their rank among the detected values. Each nondetect therefore ends up replaced by a prediction, and, while the predictions do not have any individual meaning, the modified dataset can be processed in traditional software as if there were no nondetect.

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