S10-3 Establishing national carcinogen exposure (CAREX) programs in latin america and the caribbean: achievements and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Objective Cancer is the second-leading cause of death in Latin America and the Caribbean (LAC). Exposure to workplace carcinogens is an important factor, yet there are sparse data about the numbers and types of LAC workers exposed. This project aimed to build capacity for CARcinogen EXposure (CAREX) programs in LAC. Methods The CAREX method, originally developed in the European Union for estimating exposure to occupational carcinogens, has been used and modified in some Central American countries and Canada. Generally, the approach combines labour force data with estimates of the proportions of workers exposed to priority carcinogens in each country. A two-day workshop involving over 20 participants from Canada and 12 LAC countries was held to discuss methodological approaches, issues unique to LAC, and research opportunities. Certain individual countries subsequently developed CAREX programs by holding consultations to identify priority carcinogens and adapting proportion of exposure values from existing CAREX programs. Results CAREX programs in LAC have been established in Costa Rica, Nicaragua, Panama, Guyana, Colombia, Peru, and Chile. Central American CAREX projects included exposure estimates by sex for approximately 30–35 carcinogens that incorporated levels of uncertainty. Both informal and formal workers were covered in exposure estimates, although estimates for these populations are challenging in most countries. In general, agents with the greatest prevalence of exposure in all industries included solar radiation, environmental tobacco smoke, crystalline silica, and pesticides. In Peru, exposure estimates were based on data from LAC and Europe with the involvement of experts from 43 institutions. Preliminary results from Chile have also been produced using a slight variation of this approach. Conclusions This project demonstrates that the CAREX methodology can be readily adapted to different countries, economies, and priority carcinogens. CAREX exposure estimates are integral for informing primary prevention activities and improving estimates of the global occupational cancer burden.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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 ».