Notice bibliographique
Résumé
Melanoma incidence is increasing constantly worldwide in recent years: 132,000 melanoma skin cancers occur globally each year (WHO-INTERSUN). Despite this, no adequate evidence regarding the role of cumulative solar UV exposure in inducing the skin cancer has been provided. Recently, some studies appear to indicate that, also in patients with melanoma history, the habit of completely avoiding sun exposure is not a positive prognostic factor. According to IARC monograph published in 2012, evidences regarding UV risk factors for melanoma are the intermittent UV exposure with recurrent sunburns, especially in childhood and adolescence. According to these findings, various studies on occupational exposure to solar radiation (SR) failed to find an association between the performance of an outdoor job and the risk of melanoma. Recently, in Italy melanoma due to SR exposure has been erased from the national list of occupational diseases (D.P.R. 1124/65, last modification in 2014). But, in Europe an occupational health surveillance is needed for workers exposed to Artificial UV radiation according to EU Directive 2006/25/CE, and a skin examination for these workers is suggested, but quite paradoxically there are not similar indications for workers exposed to natural UV radiation. Considering the great number of outdoor workers employed in Europe, at least 14 million according to OSHA, and worldwide, the consideration of occupational solar radiation exposure as a specific professional risk requiring the health surveillance of exposed workers will be very helpful in order to prevent melanoma and other UV related diseases.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».