Association Between Occupational Heat Stress and Kidney Disease Among 37 816 Workers in the Thai Cohort Study (TCS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the relationship between self-reported occupational heat stress and incidence of self-reported doctor-diagnosed kidney disease in Thai workers. METHODS: Data were derived from baseline (2005) and follow-up (2009) self-report questionnaires from a large national Thai Cohort Study (TCS). Analysis was restricted to full-time workers (n = 17 402 men and 20 414 women) without known kidney disease at baseline. We used logistic regression models to examine the association of incident kidney disease with heat stress at work, after adjustment for smoking, alcohol drinking, body mass index, and a large number of socioeconomic and demographic characteristics. RESULTS: Exposure to heat stress was more common in men than in women (22% vs 15%). A significant association between heat stress and incident kidney disease was observed in men (adjusted odds ratio [OR] = 1.48, 95% CI: 1.01-2.16). The risk of kidney disease was higher among workers reporting workplace heat stress in both 2005 and 2009. Among men exposed to prolonged heat stress, the odds of developing kidney disease was 2.22 times that of men without such exposure (95% CI 1.48-3.35, P-trend <0.001). The incidence of kidney disease was even higher among men aged 35 years or older in a physical job: 2.2% exposed to prolonged heat stress developed kidney disease compared with 0.4% with no heat exposure (adjusted OR = 5.30, 95% CI 1.17-24.13). CONCLUSIONS: There is an association between self-reported occupational heat stress and self-reported doctor-diagnosed kidney disease in Thailand. The results indicate a need for occupational health interventions for heat stress among workers in tropical climates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».