What are the questionnaire items most useful in identifying subjects with occupational asthma?
Notice bibliographique
Résumé
The present study assessed the usefulness of key items obtained from a clinical "open" questionnaire prospectively administered to 212 subjects, referred to four tertiary-care hospitals for predicting the diagnosis of occupational asthma (OA). Of these subjects, 72 (34%) were diagnosed as OA (53% with OA due to high-molecular-weight agents) according to results of specific inhalation challenges, and 90 (42%) as non-OA. Wheezing at work occurred in 88% of subjects with OA and was the most specific symptom (85%). Nasal and eye symptoms were commonly associated symptoms. Wheezing, nasal and ocular itching at work were positively, and loss of voice negatively associated with the presence of OA in the case of high-, but not low molecular-weight agents. A prediction model based on responses to nasal itching, daily symptoms over the week at work, nasal secretions, absence of loss of voice, wheezing, and sputum, correctly predicted 156 out of 212 (74%) subjects according to the presence or absence of OA by final diagnosis. In conclusion, key items, i.e. wheezing, nasal and ocular itching and loss of voice, are satisfactorily associated with the presence of occupational asthma in subjects exposed to high-molecular-weight agents. Therefore, these should be addressed with high priority by physicians. However, no questionnaire-derived item is helpful in subjects exposed to low-molecular-weight agents.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».