Occupational asthma and allergy in snow crab processing in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk factors and prevalence of occupational asthma (OA) and occupational allergy (OAl) in the snow crab-processing industry have been poorly studied. OBJECTIVE: To estimate the prevalence of OA and OAl in snow crab-processing workers and determine their relationship with exposure to snow crab allergens and other potential risk factors. METHODS: A total of 215 workers (120 female/95 male) were recruited from four plants in Newfoundland and Labrador, Canada in 2001-2002. Results from questionnaires, skin-prick tests to snow crab meat and cooking water, specific IgEs against the latter, spirometry and peak flow monitoring were used to develop a diagnostic algorithm. An index based on work history and exposure measurements of snow crab aeroallergens was developed to estimate the cumulative exposure for each worker. RESULTS: The prevalences of almost certain or highly probable OA and OAl were 15.8% and 14.9%, respectively. A high cumulative exposure to crab allergens, in jobs mostly held by women, was associated with OA (odds ratio (OR) = 14.0, 95% CI 3.0 to 65.8) (highest vs lowest Cumulative Exposure Index) and with OAl (OR = 7.1, 95% CI 1.9 to 29.0); job held when symptoms started (cleaning, packing, freezing) also predicted OA (OR = 3.9, 95% CI 1.6 to 8.7) and OAl (OR = 3.2, 95% CI 1.4 to 7.5). Atopy (OR = 2.8, 95% CI 1.2 to 6.8), female gender (OR = 10.7, 95% CI 3.6 to 32.1) and smoking were significant determinants for OA (OR = 3.1, 95% CI 1.3 to 7.4). CONCLUSIONS: The prevalences of OA and OAl are high in snow crab-processing workers of Canada's East Coast. Cumulative exposure to snow crab allergens was related to the prevalences of OA and OAl in a dose-response manner taking into account atopy, gender and smoking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».