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Enregistrement W2804578255 · doi:10.3390/ijerph15061053

Asthma among World Trade Center First Responders: A Qualitative Synthesis and Bias Assessment

2018· review· en· W2804578255 sur OpenAlexfundno aff
Hyun Kim, Navneet Kaur Baidwan, David Kriebel, Manuel Cifuentes, Sherry Baron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthCenters for Disease Control and PreventionCanadian Dairy Commission
Mots-clésMedicineCohortAsthmaEpidemiologySelection biasCohort studyPopulationFamily medicineDemographyEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Trade Center (WTC) disaster exposed the responders to several hazards. Three cohorts i.e., the Fire Department of New York (FDNY), the General Responder Cohort (GRC), and the WTC Health Registry (WTCHR) surveyed the exposed responder population. We searched Pubmed and Web of Science for literature on a well-published association between the WTC exposures and asthma, focusing on new-onset self-reported physician-diagnosed asthma. The resulting five articles were qualitatively assessed for potential biases. These papers were independently reviewed by the co-authors, and conclusions were derived after discussions. While, the cohorts had well-defined eligibility criteria, they lacked information about the entire exposed population. We conclude that selection and surveillance biases may have occurred in the GRC and WTCHR cohorts, but were likely to have been minimal in the FDNY cohort. Health care benefits available to responders may have increased the reporting of both exposure and outcome in the former, and decreased outcome reporting in the FDNY cohort. Irrespective of the biases, the studies showed similar findings, confirming the association between WTC exposure and self-reported physician-diagnosed asthma among responders. This suggests that health data gathered under great duress and for purposes other than epidemiology can yield sound conclusions. Potential biases can, however, be minimized by having validated survey instruments and worker registries in place before events occur.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,250
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,250
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0230,018
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,468
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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