Comparison of Formaldehyde Exposure Levels in Two Multi-Industry Occupational Exposure Databanks Using Multimodel Inference
Notice bibliographique
Résumé
The recent increase in international multicenter epidemiologic studies of occupational hazards and the current development of risk analysis tools based on multinational exposure data provide an incentive to evaluate the extrapolation of exposure data across countries. We compared formaldehyde measurements in the French (COLCHIC) and U.S. (IMIS) occupational exposure databases for 1986-2001 using multimodel inference. In this approach, conclusions are based on a set of plausible models rather than on a single model. Modeled variables included data source, industry, year, and sample type (short-term or long-term). The model set included 72 models corresponding to testing all variables and 5 interactions and estimation of 93 coefficients. As it is impossible to classify non-detects (ND) as short-term or long-term samples, they were removed from IMIS prior to analysis. Respectively, 3143 and 2646 IMIS and COLCHIC data, spread across 28 common industries, were analyzed. The full model explained 21% of the total variability. All fixed effects and the source-industry interaction were shown as strong predictors of exposure. The temporal trend (5% yearly decrease) and difference between short-term and long-term data (short-term greater than long-term by two-fold) were similar across the two databanks. Industry-specific differences between IMIS and COLCHIC were detected only for health-related activities for which COLCHIC levels were higher (~ four-fold). Sensitivity analyses were conducted to assess the impact of excluding NDs from IMIS. They showed initial predicted industry-specific geometric means for IMIS data potentially multiplied by factors from 0.42 to 0.98 (long-term data) and from 0.11 to 1.4 (short-term data) when NDs were included with various distributions across the short-term and long-term categories. The most realistic scenario yielded 0.82 for long-term (18% overestimation) data and 1.05 (5% underestimation) for short-term data. Although tempered by a probable non-detect bias, our analysis showed that both databanks provide a similar multi-industry portrait of formaldehyde exposure despite a potential for very different occupational settings. Our results offer encouraging insight about extrapolation of exposure data across countries.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».