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Enregistrement W2807295163 · doi:10.5539/gjhs.v10n7p43

Prevalence of Allergic Rhinitis and Individual Prevention Practices Among Textile Workers in Vietnam

2018· article· en· W2807295163 sur OpenAlexvenueno aff
Thuc Minh Thi Vu, Maung Zaw, Long Giang Nguyen, Hung Quang Nguyen, Tung Thanh Truong, Ky Minh Le, Trong Nguyen Tuan, Binh Ngo, Phuong Hoang Nguyen, Tung Thanh Tran, Cuong Tat Nguyen, Bach Xuan Tran, Carl A. Latkin, Roger Ho, Cyrus S. H. Ho

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoseMedicineTextileEnvironmental healthSurgeryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The object of this study is to estimate the pervalence of rhinitis symptoms amongst textile workers and individual prevention practices currently used by workers in textile factories in Vietnam. A cross-sectional study was conducted in two textile garment companies in the Nam Dinh province of Vietnam from May to October 2016. A total of 1082 workers in all stages of the textile production process participated in the study. Itchy nose and sneeze were the most common symptoms (with 46.9% and 46.9%, respectively, followed by itchy (33.2%) and runny nose (24.5%). Duration of cotton dust exposure per day were positively associated with face mask use (OR=1.90; 95% CI= 1.24 - 2.90) regular face mask use (OR=2.5; 95% CI=1.87 – 3.33) and nasal spray before working (OR=4.2; 95% CI=1.49-11.83). A high pervalence of allergic OR is observed amongst textile workers in Vietnam highlighting the need for preventive measures to reduce exposure to cotton dust.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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