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Enregistrement W2036859353 · doi:10.1034/j.1600-0536.2001.044006325.x

Dermatitis in a particleboard manufacturing facility

2001· article· en· W2036859353 sur OpenAlexaff
M. Joan Saary, R. House, D. Linn Holness

Notice bibliographique

RevueContact Dermatitis · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIrritant contact dermatitisDermatologyIrritationPersonal protective equipmentContact dermatitisRashPatch testingPatch testPersonal hygieneAllergic contact dermatitisOccupational medicineOccupational exposureAllergyMedical emergencyFamily medicinePathologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Immunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to wood dust and other chemicals used in particleboard manufacture may cause contact dermatitis. To assess the prevalence and nature of skin complaints in the refining and drying department of a particleboard manufacturing facility following introduction of a new process, workers were assessed by a physician, using a standardized questionnaire concerning symptoms, past and family history, workplace exposures, and use of protective equipment. Cutaneous examination and patch testing were then performed. Questionnaire results showed that workers complained of rash, nasal and eye irritation, as well as cough and bothersome odours. Cutaneous examination identified a heterogeneity of skin problems, with dermatitis being mainly irritant rather than allergic. Quaternium-15 (Dowicil 200) was the only allergen to which more than 1 individual reacted. Aside from the odours, exposure to wood dust could account for the other reported symptoms. Allergic reactions on patch testing were few and did not explain the dermatitis; most skin reactions were irritant. Recommendations to the company included improved dust control, through ventilation and personal hygiene measures, as well as protective clothing. The investigation highlights how the introduction of a new process may focus attention on health complaints that have been present for some time before.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations14
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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