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Enregistrement W1958893649 · doi:10.1002/ajim.22424

The Inclusion of Women in Studies of Occupational Cancer: A Review of the Epidemiologic Literature From 1991–2009

2015· review· en· W1958893649 sur OpenAlexaff
Karin Hohenadel, P.M. Raj, Paul A. Demers, Shelia Hoar Zahm, Aaron Blair

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesU.S. Department of Labor
Mots-clésMedicineCancerGerontologyInclusion (mineral)DemographyEpidemiologyOccupational medicineOccupational exposureEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Since the early 1990s, researchers have been concerned with the low rate at which women are included in epidemiologic studies of occupational cancer. A previous evaluation determined that one-third of articles published between 1970 and 1990 included women. METHODS: To assess whether there has been an improvement in recent years, papers on occupational cancer between 1991 and 2009 were reviewed in fifteen journals. RESULTS: The proportion of articles that included men remained stable around 90%, while the proportion of articles that included women increased substantially, from 39% in 1991-1995 to 62% in 2006-2009. Articles that assessed risk among men only or men and women presented a higher number of risk estimates and were more likely to evaluate dose-response relationships than studies including women. CONCLUSIONS: Despite advances in the inclusion of women in studies of occupational cancer, disparities remain in the number of studies of occupational cancer and depth of analysis in studies that included women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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