Establishing a Policy Framework for the Primary Prevention of Occupational Cancer: A Proposal Based on a Prospective Health Policy Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite our knowledge of the causes of cancer, millions of workers are involuntarily exposed to a wide range of known and suspected carcinogens in the workplace. To address this issue from a policy perspective, we developed a policy framework based on a prospective health policy analysis. Use of the framework was demonstrated for developing policies to prevent cancers associated with diesel engine exhaust (DEE), asbestos, and shift work, three occupational carcinogens with global reach and large cancer impact. METHODS: An environmental scan of existing prospective health policy analyses was conducted to select and describe our framework parameters. These parameters were augmented by considerations unique to occupational cancer. Policy-related resources, predominantly from Canada, were used to demonstrate how the framework can be applied to cancers associated with DEE, asbestos, and shift work. RESULTS: The parameters of the framework were: problem statement, context, jurisdictional evidence, primary prevention policy options, and key policy players and their attributes. Applying the framework to the three selected carcinogens illustrated multiple avenues for primary prevention, including establishing an occupational exposure limit for DEE, banning asbestos, and improving shift schedules. The framework emphasized the need for leadership by employers and government. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first proposal for a comprehensive policy framework dedicated to the primary prevention of occupational cancer. The framework can be adapted and applied by key policy players in Canada and other countries as a guide of what parameters to consider when developing policies to protect workers' health.
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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 | 0,180 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».