Occupational Risk Factors for Systemic Lupus Erythematosus: A Nationwide Study Based on Hospitalizations in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate possible associations between occupation and hospitalization for systemic lupus erythematosus (SLE) in a nationwide study. METHODS: A nationwide database was constructed in Sweden by linking the Swedish Census to the Hospital Discharge Register to obtain data on all first hospitalizations with a primary or secondary diagnosis of SLE in adults during the study period (1970 to 2008). Standardized incidence ratios (SIR) and 95% CI were calculated for different occupations. Two cohorts were defined based on occupational titles recorded in Swedish census data in 1970 and 1980. RESULTS: A total of 8921 male and 42290 female hospitalizations for SLE were retrieved in individuals aged over 15 years. High education (> 12 yrs) was associated with a lower risk of hospitalization for SLE among both women (SIR = 0.73) and men (SIR = 0.72). Among men with the same occupation in 2 consecutive censuses, increased risks (SIR) > 2.0 were present among artistic workers (2.52); shop managers and assistants (3.63); miners and quarry workers (6.04); shoe and leather workers (6.93); plumbers (2.21); other construction workers (2.08); glass, ceramic and tile workers (4.43); chimney sweeps (4.54); and military personnel (3.01). Among women with the same occupation in 2 consecutive censuses, no occupation was associated with SIR > 2.0. CONCLUSION: Occupation may carry significantly increased risk of hospital admission for SLE. Especially among men, several occupations were associated with increased risks for SLE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».