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Enregistrement W2797068265 · doi:10.1097/jom.0000000000001335

Availability of a New Job-Exposure Matrix (CANJEM) for Epidemiologic and Occupational Medicine Purposes

2018· article· en· W2797068265 sur OpenAlexafffundabout
Jack Siemiatycki, Jérôme Lavoué

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChecklistOccupational exposureOccupational medicineJob-exposure matrixEpidemiologyEnvironmental healthExposure assessmentMedicineOccupational safety and healthFamily medicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to introduce the Canadian job-exposure matrix (CANJEM). METHODS: Four large case-control studies of cancer were conducted in Montreal, focused on assessing occupational exposures by means of detailed interviews followed by expert assessment of possible occupational exposures. Thirty-one thousand six hundred seventy-three jobs were assessed using a checklist of 258 agents (listed with prevalences at http://expostats.ca/chems). This large exposure database was configured as a JEM. RESULTS: CANJEM is available in four occupational classification systems. It provides estimates of probability of exposure among workers with a given occupation, and for those exposed, various metrics of exposure. CANJEM can be accessed online (www.canjem.ca) or in a batch version. CONCLUSION: CANJEM is a large source of retrospective exposure information, covering most occupations and many agents. CANJEM can be used to support exposure assessment efforts in epidemiology and occupational health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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