Risk of Mesothelioma Among Women Living Near Chrysotile Mines Versus US EPA Asbestos Risk Model: Preliminary Findings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The risk of asbestos diseases cannot be measured directly in populations with low level chrysotile asbestos exposure. Risk assessments must be used to extrapolate risks from past heavy industrial asbestos exposures to today's low chrysotile exposures. We tested the US Environmental Protection Agency (EPA) mesothelioma risk model in a population having experienced relatively high and mostly non-occupational chrysotile exposures. Methods. Female mesotheliomas first diagnosed from 1970 to 1989 in chrysotile asbestos mining districts (Asbestos and Thetford) were identified from the Quebec Tumour Registry and hospital records gathered throughout the province. Diagnoses were reviewed by three pathologists. An international expert panel estimated historical ambient exposure levels in these districts. A ‘time–area–job–family exposure’ matrix was derived from these estimates, occupational and cohabitation exposure estimates and a survey of 817 female residents. We applied the EPA mesothelioma incidence model to the population time–area–job–family exposure matrix and compared this predicted incidence with that actually observed. Results. Ambient airborne asbestos exposures were between 0.1 and 3 fibres/ml before 1970. The EPA asbestos risk model predicted 150 (range 30–750) female mesotheliomas in Asbestos, while only one case (peritoneal) was observed; 500 cases (range 100–2500) were predicted in Thetford Mines, while 10 cases (pleural) were observed. These large discrepancies cannot be explained by random or systematic errors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».