Development of Quantitative Estimates of Wood Dust Exposure in a Canadian General Population Job-Exposure Matrix Based on Past Expert Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The CANJEM general population job-exposure matrix summarizes expert evaluations of 31 673 jobs from four population-based case-control studies of cancer conducted in Montreal, Canada. Intensity in each CANJEM cell is represented as relative distributions of the ordinal (low, medium, high) ratings of jobs assigned by the experts. We aimed to apply quantitative concentrations to CANJEM cells using Canadian historical measurements from the Canadian Workplace Exposure Database (CWED), taking exposure to wood dust as an example. Methods: We selected 5170 personal and area wood dust measurements from 31 occupations (2011 Canadian National Occupational Classification) with a non-zero exposure probability in CANJEM between 1930 and 2005. The measurements were taken between 1981 and 2003 (median 1989). A Bayesian hierarchical model was applied to the wood dust concentrations with occupations as random effects, and sampling duration, year, sample type (area or personal), province, and the relative proportion of jobs exposed at medium and high intensity in CANJEM cells as fixed effects. Results: The estimated geometric mean (GM) concentrations for a CANJEM cell with all jobs exposed at medium or high intensity were respectively 1.3 and 2.4 times higher relative to a cell with all jobs at low intensity. An overall trend of -3%/year in exposure was observed. Applying the model estimates to all 198 cells in CANJEM with some exposure assigned by the experts, the predicted 8-hour, personal wood dust GM concentrations by occupation for 1989 ranged from 0.48 to 1.96 mg m-3. Conclusions: The model provided estimates of wood dust concentrations for any CANJEM cell with exposure, applicable for quantitative risk assessment at the population level. This framework can be implemented for other agents represented in both CANJEM and CWED.
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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 ».