Work-exacerbated asthma in a workers' compensation population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asthma is becoming more prevalent with large numbers of individuals suffering from work-exacerbated asthma. AIMS: To examine the characteristics of workplace exposures and working days lost in relation to work-exacerbated asthma (WEA) in a workers' compensation population. METHODS: An analysis of accepted workers' compensation asthma claims in Ontario over a 5-year period. Claims among the top three industry groups were categorized based on working time lost of 1 day or less, 2-5 days and 6 days or more. Attributable agents were subdivided into dusts, smoke, chemicals and sensitizers. RESULTS: Among the asthma claims, 72% (645) fulfilled criteria for WEA from their history. The commonest industry groups were services, education and health care, with 270 claims that met our analysis requirements. Within these industry groups, education had a lower proportion of workers with short exacerbations (missing 1 day or less: 27%) while the health care industry had a higher than expected proportion of short exacerbations (55%). The agents to which WEA was attributed differed across the groups, with dusts having the highest proportion in the education group (65%), smoke in the service industry (34%) and sensitizers in health care (41%). Those agents more commonly attributed to exacerbations tended to have lower rates of prolonged exacerbation compared with less commonly involved agents. CONCLUSIONS: The morbidity of WEA and the type of agents to which it was attributed varied between industry groups.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».