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Enregistrement W2936129625 · doi:10.1136/oemed-2018-105593

Novel clinical scores for occupational asthma due to exposure to high-molecular-weight agents

2019· article· en· W2936129625 sur OpenAlexafffundabout
Mahsa Taghiakbari, Jacques-André Pralong, Catherine Lemière, Grégory Moullec, Paramita Saha‐Chaudhuri, André Cartier, Roberto Castaño, Eva Suarthana

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéDepartment of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesAstraZeneca CanadaMerck CanadaInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineOccupational asthmaLogistic regressionAsthmaReceiver operating characteristicInhalationBootstrapping (finance)Internal medicineArea under the curveConfidence intervalPhysical therapyAnesthesiaMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Specific inhalation challenge (SIC) as the reference diagnostic test for occupational asthma (OA) is not widely available worldwide. We aimed to develop non-SIC-based models for OA. METHODS: Of 427 workers who were exposed to high-molecular-weight agents and referred to OA clinic at Montréal Sacré-Cœur Hospital between 1983 and 2016, we analysed 160 workers who completed non-specific bronchial hyper-responsiveness (NSBHR) tests and still worked 1 month before SIC. OA was defined as positive SIC. Logistic regression models were developed. The accuracy of the models was quantified using calibration and discrimination measures. Their internal validity was evaluated with bootstrapping procedures. The final models were translated into clinical scores and stratified into probability groups. RESULTS: The final model, which included age ≤40 years, rhinoconjunctivitis, inhaled corticosteroid use, agent type, NSBHR, and work-specific sensitisation had a reasonable internal validity. The area under the receiver operating characteristics curve (AUC) was 0.91 (95% CI 0.86 to 0.95), statistically significantly higher than the combination of positive NSBHR and work-specific sensitisation (AUC=0.84). The top 70% of the clinical scores (ie, the high probability group) showed a significantly higher sensitivity (96.4%vs86.9%) and negative predictive value (93.6%vs84.1%) than the combination of positive NSBHR and work-specific sensitisation (p value <0.001). CONCLUSIONS: We developed novel scores for OA induced by high-molecular-weight agents with excellent discrimination. It could be helpful for secondary-care physicians who have access to pulmonary function test and allergy testing in identifying subjects at a high risk of having OA and in deciding on appropriate referral to a tertiary centre.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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