A study on silicosis among employees of a silica processing factory in the Central Province of Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The silica industry is rapidly expanding in Sri Lanka. The main objective of this study was to assess the prevalence of silicosis among workers exposed to silica dust, and to describe the disease pattern of the affected. We also screened the affected workers for tuberculosis. METHODS: Employees of a silica factory (n=250) were screened using a questionnaire. Details of duration of silica exposure and work category within the industry were recorded. All symptomatic workers were investigated with chest radiography and screened for tuberculosis. International Labour Organisation criteria for diagnosis of silicosis were used for diagnosis. RESULTS: Of the 250 employees 25 (10%) had respiratory symptoms. Chest radiographs of 14 workers (5.6%) showed abnormalities diagnostic of silicosis. The mean age of the affected workers was 29 years. One worker had radiological changes suggestive of progressive massive fibrosis. Of 14 patients, 13 had duration of exposure less than 10 years suggestive of accelerated silicosis. Among the 14 workers diagnosed with silicosis five (35.7%) had Mantoux induration of more than 10 mm suggestive of latent tuberculesis. CONCLUSIONS: Silica workers at the investigated industrial facility are at a significant risk of developing accelerated silicosis. Prevalence of infection with mycobacteria was high. Education of workers, improvement of protective measures and regular monitoring of the work environment should be undertaken to avert this deadly disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».