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Enregistrement W2115336674 · doi:10.1002/ajim.1025

Cumulative exposure to styrene and visual functions

2001· article· en· W2115336674 sur OpenAlexaff
Mary Baldwin, Marie‐Pascale Sassine, Donna Mergler

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésMedicineVisual acuityMandelic acidContrast (vision)RespiratorAudiologyOphthalmologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Results from a 1990-1992 longitudinal study of several reinforced plastics plants showed that for those workers whose styrene exposure had decreased, color vision (CV) improved; while near visual contrast sensitivity (CS) was poorer. METHODS: In 1999, we retested these visual functions in 18 workers with good visual acuity. A cumulative exposure index (CEI), corrected for respirator use, was calculated for each worker. RESULTS: Intra-individual comparison of mandelic acid (MA) showed a significant decrease over time (Friedman; P = 0.015), but current values were not related to CEI. For CV, no significant difference was observed between 1992 and 1999; present results were not related to MA or CEI. The CS profile decreased over time, with significant differences at 3 cpd (Friedman; P < 0.05). CS did not vary with MA levels, but was significantly depressed at the intermediate frequencies among those in the upper CEIH category (Kruskal-Wallis; P < 0.05). CONCLUSIONS: These findings suggest that CS loss increases with long-term cumulative exposure, reflecting chronic damage to the neuro-optic pathways.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeAutre devis
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

Citations43
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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