1150 Mixie, a tool to improve assessment of chemical risk in case of multiple exposure
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Multiple exposure to chemicals is a common situation in workplaces. However, most methods used to evaluate chemical risk do not consider the potential effects of mixtures. The aim is to present a tool helping to evaluate chemical risk in case of multiple exposure. <h3>Methods</h3> MiXie is a web tool (http://www.inrs-mixie.fr/http://www.inrs-mixie.fr/) developed in Quebec in 1997 and adapted to the French context by the French National Research and Safety Institute for the prevention of occupational accidents and diseases (INRS). It helps industrial hygienists to assess the potential risk of multi-exposure. Additivity of effects is the basic assumption. <h3>Results</h3> Whenever measurements of atmospheric concentrations are provided, MiXie calculates the exposure index of the mixture (i.e. the sum of the ratios between each concentration measured and its occupational exposure limit value x 100). If this index exceeds 100%, MiXie signals that there is a potential risk for certain organs, even though each limit value is respected. When measurements of atmospheric concentrations are not provided, MiXie highlights the common effects classes of the substances present and warns about a potential risk of additive effects. If the mixture contains a substance belonging to the ‘cancer’ or ‘sensitizer’ effect class, additivity does not apply and MiXie warns the industrial hygienist regardless of the concentration measured. <h3>Conclusion</h3> The MiXie database helps to identify potential risk situations related to multi-exposure to chemicals. Such situations may go unnoticed with a monosubstance approach. But MiXie users should be aware of its limits: additivity does not apply to all situations, the number of substances is restricted (130), etc. Experts are working to improve the tool by increasing the number of substances, making it more user-friendly, etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».