Solar Ultraviolet Radiation Exposure among Outdoor Workers in Three Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Solar ultraviolet radiation (UVR) exposure places outdoor workers at risk of skin cancer and exposure is difficult to control. In response, the Sun Safety at Work Canada (SSAWC) project was undertaken (2014-2016). The purpose of this substudy was to characterize the UVR exposure levels of outdoor workers in the SSAWC project. METHODS: Thirteen workplaces in the provinces of British Columbia, Ontario, and Nova Scotia participated in an exposure monitoring campaign (late summer/early fall 2016). Study participants were workers from power utilities and municipalities. Participants wore a UVR measurement badge (light-sensitive polysulfone plastic) on their wrist, shoulder, or hardhat. Badge calibration and absorbance measurements were performed in the AusSun Research Lab. Personal UVR doses are presented as standard erythemal doses (SED) and compared with the internationally recommended exposure limit (1.3 SED), as well as to the total available UVR by date. Generalized linear models were used to examine determinants of solar UVR for personal UVR dose (for both SED and percent of ambient UVR). Models considered badge placement, date, province, industry, main job task, and the hours spent outdoors. RESULTS: Mean personal UVR dose of participating workers was 6.1 SED (nearly 5× the recommended limit). Just 14% of workers experienced 'acceptable' levels of solar radiation; 10% were exposed at >10 times the limit. In univariate analyses, workers in Ontario had the highest levels (mean 7.3 SED), but even in the lowest exposed province (British Columbia), the mean personal UVR dose was 4.5 SED. Utility workers had double the exposure of municipal workers (10.4 and 5.5 SED, respectively). In the determinants of exposure models, the differences by province were muted, but utility line workers and those in general maintenance had higher predicted exposures. Those who wore their badge on their hardhat also had higher values of SED in the fully adjusted determinants models. CONCLUSIONS: Solar ultraviolet overexposure among outdoor workers is a concern, even in a country like Canada with relatively low ambient UVR. Implementation of sun safety programs should be supported in an effort to reduce exposure in this vulnerable group of workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».