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Enregistrement W2152398108 · doi:10.1097/00043764-200007000-00005

Silica, Silicosis, and Lung Cancer: A Response to a Recent Working Group Report

2000· review· en· W2152398108 sur OpenAlexaff
Patrick A. Hessel, John F. Gamble, J. Bernard L. Gee, Graham W. Gibbs, Francis H. Y. Green, W. K. C. Morgan, Brooke T. Mossman

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilicosisCarcinogenLung cancerCancerMedicineCarcinogenesisOccupational exposureEnvironmental healthPathologyInternal medicineChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between crystalline silica and lung cancer has been the subject of many recent publications, conferences, and regulatory considerations. An influential, international body has determined that there was sufficient evidence to conclude that quartz and cristobalite are carcinogenic in humans. The present authors believe that the results of these studies are inconsistent and, when positive, only weakly positive. Other, methodologically strong, negative studies have not been considered, and several studies viewed as providing evidence supporting the carcinogenicity of silica have significant methodological weaknesses. Silica is not directly genotoxic and is a pulmonary carcinogen only in the rat, a species that seems to be inappropriate for assessing particulate carcinogenesis in humans. Data on humans demonstrate a lack of association between lung cancer and exposure to crystalline silica. Exposure-response relationships have generally not been found. Studies in which silicotic patients were not identified from compensation registries and in which enumeration was complete did not support a causal association between silicosis and lung cancer, which further argues against the carcinogenicity of crystalline silica.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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