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Enregistrement W2062527887 · doi:10.1002/ajim.20589

Dust content of lungs and its relationships to pathology, radiology and occupational exposure in Ontario hardrock miners

2008· article· en· W2062527887 sur OpenAlexafffundabout
Dave K. Verma, A. C. Ritchie, D. C. F. Muir

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésSilicosisMedicinePneumoconiosisHydroxyprolinePathologyLymphLungPathologicalFibrosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autopsied lungs from 29 hard rock miners were investigated to determine the relationship of the dust content to pathology, radiology, and occupational exposure. METHODS: Each lung was divided horizontally into three sections. Pathological and radiological studies and chemical analyses were carried out on samples from each section. The hilar lymph nodes were also studied chemically. The work history and smoking history were assessed. The occupational exposure to silica and total dust were estimated. The effect of smoking was examined, and the relationship between dust content of the lungs to that of the lymph nodes were also investigated. RESULTS: There was a good agreement between radiologic and pathologic findings. Positive correlations were seen between hydroxyproline (as an index of fibrosis), silica dust, non-silica inorganic dust, radiographic category of pneumoconiosis and pathologic grade of silicosis. Smokers lost on average 7 years of life compared to non-smokers, but numbers were small and no adjustment was made. Silica appeared to be concentrated in lungs and lymph nodes compared to the estimates of silica concentration in the mining environment. Silica in the lymph nodes on average is 2.4-fold higher than in the lungs. CONCLUSIONS: This study of autopsied hard rock miners lungs shows positive relationships between lung dust and hydroxyproline content, radiological and pathological findings.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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