Occupational exposures and fluorescent oxidation products in 723 adults of the EGEA study
Notice bibliographique
Résumé
Occupational asthma can be induced by a variety of agents, including high and low molecular weight sensitisers, and respiratory irritants [1]. The role of exposure to cleaning products and disinfectants in work-related asthma is increasingly recognised, although the specific substances that increase asthma risk are not well identified [2]. Some of the numerous agents contained in these products are chemical sensitisers, but most are hypothesised to act as respiratory irritants [2]. While high molecular weight sensitisers are known to cause occupational asthma through a typical allergic response, the pathophysiological mechanisms involved in occupational asthma induced by low molecular weight (LMW) chemicals, and in irritant-induced asthma, remain poorly understood [1, 3, 4]. Associations between occupational exposures to asthmogenic chemicals and irritants and oxidative stress were found <http://ow.ly/K6RSt> The authors thank all those who participated in the study and in the various aspects of the examinations and all those who supervised the study centres. The authors are grateful to the three CIC-Inserm units at Necker, Grenoble and Marseille (France), which supported the study and where subjects were examined. They are also grateful to the three biobanks in Lille (CIC Inserm), Evry (Centre National de Genotypage) and Annemasse (Etablissement Français du Sang; France) where biological samples are stored. The authors thank Sylwester Karpiel (INSERM U1018, Centre for research in Epidemiology and Population Health (CESP), Respiratory and Environmental Epidemiology Team, Villejuif, France) for his contribution to this work. They are indebted to all the individuals who participated, without whom the study would not have been possible. The EGEA cooperative group are as follows. Coordination: V. Siroux (epidemiology, PI since 2013); F. Demenais (genetics); I. Pin (clinical aspects); R. Nadif (biology); F. Kauffmann (PI 1992–2012). Respiratory epidemiology: Inserm U 700, Paris: M. Korobaeff (Egea1) and F. Neukirch (Egea1); Inserm U 707, Paris: I. Annesi-Maesano (Egea1–2); Inserm CESP/U 1018, Villejuif: F. Kauffmann, N. Le Moual, R. Nadif, MP. Oryszczyn (Egea1–2) and R. Varraso; Inserm U 823, Grenoble: V. Siroux. Genetics: Inserm U 393, Paris: J. Feingold; Inserm U 946, Paris: E. Bouzigon, F. Demenais and M.H. Dizier; CNG, Evry: I. Gut (now CNAG, Barcelona, Spain) and M. Lathrop (now McGill University, Montreal, Canada). Clinical centres: Grenoble: I. Pin and C. Pison; Lyon: D. Ecochard (Egea1), F. Gormand and Y. Pacheco; Marseille: D. Charpin (Egea1) and D. Vervloet (Egea1–2); Montpellier: J. Bousquet; Paris Cochin: A. Lockhart (Egea1) and R. Matran (now in Lille); Paris Necker: E. Paty (Egea1–2) and P. Scheinmann (Egea1–2); Paris-Trousseau: A. Grimfeld (Egea1–2) and J. Just. Data and quality management: Inserm ex-U155 (Egea1): J. Hochez; Inserm CESP/U 1018, Villejuif: N. Le Moual; Inserm ex-U780: C. Ravault (Egea1–2); Inserm ex- U794: N. Chateigner (Egea1–2); Grenoble: J. Quentin-Ferran (Egea1–2).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».