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Enregistrement W2059907603 · doi:10.1097/jom.0b013e3181651556

COPD and Occupational Exposures: A Case-Control Study

2008· article· en· W2059907603 sur OpenAlexaff
Sheila Weinmann, William M. Vollmer, Victor Breen, Michael Heumann, Eva Hnizdo, Jacqueline M. Villnave, Brent Doney, Monica Graziani, Mary Ann McBurnie, A. Sonia Buist

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Public Health ServiceCenters for Disease Control and PreventionAssociation of American Medical Colleges
Mots-clésCOPDMedicineEnvironmental healthDiesel exhaustOdds ratioLogistic regressionPulmonary diseaseCase-control studyPopulationOccupational exposureSmoking historyInternal medicineDiesel fuelWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Evidence demonstrates that occupational exposures are causally linked with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). This case-control study evaluated the association between occupational exposures and prevalent COPD based on lifetime occupational history. METHODS: Cases (n = 388) aged 45 years and older with COPD were compared with controls (n = 356), frequency matched on age, sex, and cigarette smoking history. Odds ratios for exposure to each of eight occupational hazard categories and three composite measures of exposure were computed using logistic regression. RESULTSOccupational exposures most strongly associated with COPD were diesel exhaust, irritant gases and vapors, mineral dust, and metal dust. The composite measures describing aggregate exposure to gases, vapors, solvents, or sensitizers (GVSS) and aggregate exposure to dust, GVSS, or diesel exhaust were also associated with COPD. In the small group of never-smokers, a similar pattern was evident. CONCLUSION: These population-based findings add to the literature linking occupational exposures to COPD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations94
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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