Estimating the social cost of respiratory cancer cases attributable to occupational exposures in France
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The objective of this article was to estimate the social cost of respiratory cancer cases attributable to occupational risk factors in France in 2010. Methods According to the attributable fraction method and based on available epidemiological data from the lit- erature, we estimated the number of respiratory cancer cases due to each identified risk factor. We used the cost- of-illness method with a prevalence-based approach. We took into account the direct and indirect costs. We estimated the cost of production losses due to morbidity (absenteeism and presenteeism) and mortality costs (years of production losses) in the market and nonmarket spheres. Results The social cost of lung, larynx, sinonasal and mesothelioma cancer caused by exposure to asbestos, chromium, diesel engine exhaust, paint, crystalline silica, wood and leather dust in France in 2010 were estimated at between 917 and 2,181 million euros. Between 795 and 2,011 million euros (87-92 %) of total costs were due to lung cancer alone. Asbestos was by far the risk factor representing the greatest cost to French society in 2010 at between 531 and 1,538 million euros (58-71 %), ahead of diesel engine exhaust, representing an estimated social cost of between 233 and 336 million euros, and crystalline silica (119-229 million euros). Indirect costs represented about 66 % of total costs. Conclusion Our assessment shows the magnitude of the economic impact of occupational respiratory cancers. It allows comparisons between countries and provides valu- able information for policy-makers responsible for defining public health priorities.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».