Cross‐shift peak expiratory flow changes are unassociated with respirable coal dust exposure among South African coal miners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of this study were to determine whether cross-shift changes in peak expiratory flow rate (PEFR) were related to respirable dust exposure in South African coalminers. METHODS: Fifty workers were randomly selected from a cohort of 684 miners from 3 bituminous coalmines in Mpumalanga, South Africa. Peak expiratory efforts were measured prior to the commencement of the shift, and at the end of the shift on at least two occasions separated by at least 2 weeks, with full shift personal dust sampling being conducted on each occasion for each participant. Interviews were conducted, work histories were obtained and cumulative exposure estimates were constructed. Regression models examined the associations of cross-shift changes in PEFR with current and cumulative exposure, controlling for shift, smoking and past history of tuberculosis. RESULTS: There were marginal differences in cross-shift PEFR (ranging from 0.1 to 2 L/min). Linear regression analyses showed no association between cross-shift change in PEFR and current or cumulative exposure. The specific shift worked by participants in the study showed no effect. CONCLUSIONS: Our study showed no association between current respirable dust exposure and cross-shift changes in PEFR. There was a non-significant protective effect of cumulative dust exposure on the outcome, suggesting the presence of a "healthy worker survivor effect" in this data.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».