Carcinogens exposure prevalence as a first step toward preventing occupational cancers: challenges and drawbacks
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Ascertainment of the occurrence of exposure to carcinogens and its quantification are the first steps toward preventing occupational cancer. A descriptive study was set up to estimate the importance of potential exposure to carcinogens among the Quebec 3,5 million workers. Methods For agents considered carcinogenic or probably carcinogenic to humans in the Quebec legislation and in the IARC classification (groups 1 and 2A), we obtained estimates of potential exposures by industrial sector from 5 sources: laboratory analyses of chemicals monitored in Quebec workplaces by public health agencies, the 1998 Quebec Social and Health Population Survey, a few specific industrial hygiene research projects, data produced by CAREX Canada (the University of British Columbia equivalent of CAREX), and published data from the French SUMER survey and from the MATGÉNÉ job-exposure matrices project. Labour force data were extracted from the 2006 Canadian Census. Results Potential exposure data were obtained for 19 recognised and 19 suspected carcinogens. Using CAREX Canada data (available for the largest number of carcinogens), the most common exposures were solar radiation (5.7%), diesel exhaust fumes (4.4% of workers), polycyclic aromatic hydrocarbons (2.0%) and wood dust (1.8%). Occasionally, different estimates were obtained from other sources of data; for example, the 1998 Quebec population survey produced a larger estimate for wood dust exposure (10.7%). Conclusions Variations between estimates obtained with different data sources pose a challenge for calculation of the exposed population. However, targeting key population groups for intervention and identification of research priorities and knowledge gaps remain feasible with these data.
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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 | 0,103 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».