Seafood workers and respiratory disease: an update
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review focuses on seafood workers engaged in harvesting, processing and food preparation. These groups are increasingly at risk of developing occupational allergy and respiratory disease as a result of seafood handling and processing activities. This review provides an update of a previous review conducted a decade ago. RECENT FINDINGS: Exposure characterization studies have demonstrated that aerosolization of seafood (muscle, visceral organs, skin/mucin) during canning and fishmeal operations result in highly variable levels of airborne particulate (0.001-11.293 mg/m3) and allergens (0.001-75.748 ug/m3). Occupational asthma is more commonly associated with shellfish (4-36%) than with bony fish (2-8%). Other seafood-associated biological (Anisakis) and chemical agents (protease enzymes, toxins and preservatives) have also been implicated. Atopy, smoking and level of exposure to allergens are significant risk factors for sensitization and the development of occupational asthma. Molecular studies of the allergens suggest that aside from tropomyosin and parvalbumin, other as yet uncharacterized allergens are important. SUMMARY: Future research needs to focus on detailed characterization of allergens in order to standardize exposure assessment techniques, which are key to assessing the impact of interventions. The clinical relevance of agents such as serine proteases and endotoxins in causing asthma through nonallergic mechanisms needs further epidemiological investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».