Lung Disease Caused by Exposure to Coal Mine and Silica Dust
Notice bibliographique
Résumé
Susceptible workers exposed to coal mine and silica dust may develop a variety of pulmonary diseases. The prime example is classical pneumoconiosis, a nodular interstitial lung disease that, in severe cases, may lead to progressive massive fibrosis (PMF) . Exposure to silica and coal mine dusts may also result in pulmonary scarring in a pattern that mimics idiopathic pulmonary fibrosis, and in chronic obstructive pulmonary disease (COPD), including emphysema and chronic bronchitis, that appears indistinguishable from obstructive lung disease caused by exposure to tobacco smoke. Coal mine and silica dust may therefore result in restrictive, obstructive, or mixed patterns of impairment on pulmonary function testing. Most physicians are aware of the nodular fibrosing pulmonary tissue reactions in response to retained dust, but they may not realize that these other reactions of the pulmonary parenchyma and airways to dust exist and can result in significant respiratory dysfunction in sensitive individuals. This article discusses current data on exposure to coal mine and silica dust in the United States, the epidemiology of the diseases caused by these exposures, and new concepts of causation and pathogenesis. We also review the patterns of pulmonary disease and impairment that may result.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».