Work‐attributed symptom clusters (darkroom disease) among radiographers versus physiotherapists: Associations between self‐reported exposures and psychosocial stressors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Darkroom disease" (DRD) has been used to describe unexplained multiple symptoms attributed by radiographers to their work environment. This study determines the prevalence of symptom clusters similar to other unexplained syndromes among (medical radiation technologists (MRTs) as compared with physiotherapists (PTs), and identifies associated work-related (WR) factors. METHODS: A mail survey was undertaken of members of the professional associations of MRTs and PTs in Ontario, Canada. Questions were included to determine the prevalence and frequency of symptom clusters including abnormal tiredness as well as WR headaches, and symptoms suggestive of eye, nasal, and throat irritation. For the purpose of this study, these are considered to be DRD symptom clusters. Individuals with doctor-diagnosed asthma were excluded from our analyses. RESULTS: Overall, 63.9% of MRTs and 63.1% of PTs participated. Criteria for DRD were met by 7.8% of 1,483 MRTs and 1.8% of 1,545 PTs [odds ratio, OR 4.8 (confidence interval, CI 3.1-7.5); (P < 0.0001)]. Both occupations showed significant associations between responses reflecting psychosocial stressors and DRD. Those with this symptom cluster were more likely to report additional symptoms than those without, and MRTs with DRD symptoms reported significantly more workplace chemical exposures. CONCLUSIONS: Findings suggest excess symptoms consistent with DRD among MRTs versus PTs, and there were associations among those meeting our definition of DRD with self-reported irritant exposures and psychosocial stressors.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».