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Enregistrement W2082730576 · doi:10.1097/00001648-200611001-00339

Lung-Retained Asbestos Fibre Analysis: Trends Over 25 Years in One Institution and Their Implications

2006· article· en· W2082730576 sur OpenAlexaff
Bruce W. Case, A. Dufresne, P Sébastien

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsbestosMesotheliomaAsbestosisMedicinePopulationLung cancerCohortPathologyEnvironmental healthInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SAB2-O-07 Introduction: Lung-retained asbestos, as light-microscopic asbestos “bodies” (AB) and as electron microscope ascertained asbestos fiber (AF) analysis, was the first exposure biomarker. It began in the 1950s with counts of AB and reached maximum use in the 1990s with AF used in cohort and case-control studies. Methods: A 25-year experience in one university setting, using analyses of AB and AF representing general populations; environmental, domestic, and occupational exposures; “sentinel” animal data; and exposure assessment in epidemiologic cohorts and case-referent studies of mesothelioma, was assessed. Asbestos lung content was by 2006 evaluated in several thousand individuals on 4 continents. Methods were identical over time and results were available for all categories of AF length, width, aspect ratio, and chemistry as well as AB quantities. Time trends were assessed to determine important uses for asbestos-related exposure and disease. Results: The following trends were identified: Lung AF, and to a lesser extent AB, are declining over time. We find this to be true not only in the general population and to populations of individuals with the 3 common asbestos-related diseases (lung cancer, mesothelioma, and asbestosis). The latter finding may make the procedure less useful in future determinations of risk attribution and compensation hearings. The findings also suggest increased clearance of all fiber types. This may explain recent reports of past overestimation of future mesothelioma risk, especially in the Netherlands, Norway, Sweden, and Australia. AF and AB have consistently outperformed other indices of exposure as indicators of risk and radiologic change. This was especially true in application of our data to workers at a vermiculite mine in Libby, Montana, where we find that even asbestos bodies in sputum predict radiologic extent of asbestosis more accurately than do historical estimates of cumulative exposure derived from work histories. AF and AB analysis have identified environmental risk where it was missed by conventional air measurements. One example is our identification of high concentrations of tremolite asbestos in animals near natural asbestos deposits in the Western Slope of the Sierra Mountains in California. In North America, there has been a shift over time from crocidolite to amosite as the principal fiber associated with mesothelioma risk. Tremolite from natural sources has become increasingly important over all continents. Conclusions and Discussion: The results illustrate both the past and the future of biologic markers of exposure. Trends suggest that AF and AB will be less useful for occupational assessment, due to declining concentrations. On the other hand, the observations suggest greater clearance (including amphibole clearance) than was hitherto appreciated, and fit well the recent observations of Berry et al in Wittenoom (Australia) crocidolite miners. The already observed decrease in predicted mesothelioma cases is likely to accelerate as a result. Our findings are useful for contemporary environmental risk assessment in that, unlike past exposures, these exposures are ongoing and indeed current. The result has been that we can detect these exposures in at-risk populations either through sentinel animals (as in our observations in California) or directly in autopsy samples of general populations.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,280

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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