Vasospasm in the feet in workers assessed for HAVS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have suggested that the presence of the vascular component of hand-arm vibration syndrome (HAVS) in the hands increases the risk of cold-induced vasospasm in the feet. AIMS: To determine if objectively measured cold-induced vasospasm in the hands is a risk factor for objectively measured cold-induced vasospasm in the feet in workers being assessed for HAVS. METHODS: The subjects were 191 male construction workers who had a standardized assessment for HAVS including cold provocation digital photocell plethysmography of the hands and feet to measure cold-induced vasospasm. Bivariate analysis and multinomial logistic regression were used to examine the association between plethysmographic findings in the feet and predictor variables including years worked in construction, occupation, current smoking, cold intolerance in the feet, the Stockholm vascular stage and plethysmographic findings in the hands. RESULTS: Sixty-one (32%) subjects had non-severe vasospasm and 59 (31%) had severe vasospasm in the right foot with the corresponding values being 57(30%) and 62 (32%) in the left foot. Multinomial logistic regression indicated that the only statistically significant predictor of severe vasospasm in the feet was the presence of severe vasospasm in the hands (OR: 4.11, 95% CI: 1.60-10.6, P < 0.01 on the right side and OR: 4.97, 95% CI: 1.82-13.53, P < 0.01 on the left side). Multinomial logistic regression analysis did not indicate any statistically significant predictors of non-severe vasospasm in the feet. CONCLUSIONS: Workers assessed for HAVS frequently have cold-induced vasospasm of their feet. The main predictor of severe vasospastic foot abnormalities is severe cold-induced vasospasm in the hands.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».