Protecting Populations from Radon in Ontario, Canada: Translating Research to Evidence-Based Public Health Practice
Notice bibliographique
Résumé
Radon is a ubiquitous public health hazard and the second leading preventable cause of lung cancer. Public Health Ontario (PHO) has been engaged in various activities to promote local level public health action on radon since 2013. This presentation will describe how these applied research projects have resulted in effective action to understand and mitigate radon exposure in Ontario.In 2013, PHO estimated that 847 lung cancer deaths per year were attributable to radon. PHO presented these results at various meetings, and in an online infographic and interactive report to highlight findings by region and identify strategies for local level public health practitioners to address radon. In 2016, PHO partnered with Cancer Care Ontario to estimate the cancer burden of environmental hazards and identified radon as the second leading carcinogen in terms of projected future cancer cases (1,310 per year). This was followed by a 1-day event for local level public health practitioners to share strategies and lessons learned in addressing radon at the local level.In late 2017, PHO conducted an online survey to identify how radon was being addressed by local level public health. There were over 100 specific activities targeting radon in one of 4 categories: responding to public concern (28%), public education activities (43%), measurement campaigns (13%), and ‘other’ (16%). Between 2013 and 2016, the number of public health authorities engaged in radon activities increased 6-fold.In early 2018, a new Ontario Healthy Environments and Climate Change Guideline was released to provide direction to local health authorities on how to approach specific public health requirements around radon (implementing public awareness initiatives and mitigation strategies). This marks the first time radon has been included in official guidance for public health practitioners in Ontario, and illustrates the provincial impact of building capacity at the local level for priority health hazards.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».