Occupational exposure to inhaled pollutants and risk of airflow obstruction: a large UK population-based UK Biobank cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although around 10% to 15% of COPD burden can be attributed to workplace exposures, little is known about the role of different airborne occupational pollutants (AOP). The main aim of the study was to assess the effect size of the relationship between various AOP, their level and duration of exposure with airflow obstruction (AFO). METHODS: A cross-sectional analysis was conducted in 228 614 participants from the UK Biobank study who were assigned occupational exposure using a job exposure matrix blinded to health outcome. Adjusted prevalence ratios (PRs) and 95% CI for the risk of AFO for ever and years of exposure to AOPs were estimated using robust Poisson model. Sensitivity analyses were conducted for never-smokers, non-asthmatic and bi-pollutant model. RESULTS: Of 228 614 participants, 77 027 (33.7%) were exposed to at least one AOP form. 35.5% of the AFO cases were exposed to vapours, gases, dusts or fumes (VGDF) and 28.3% to dusts. High exposure to vapours increased the risk of occupational AFO by 26%. Exposure to dusts (adjusted PR=1.05; 95% CI 1.01 to 1.08), biological dusts (1.05; 1.01 to 1.10) and VGDF (1.04; 1.01 to 1.07) showed a significantly increased risk of AFO, however, statistically not significant following multiple testing. There was no significant increase in risk of AFO by duration (years) of exposure in current job. The results were null when restricted to never-smokers and when a bi-pollutant model was used. However, when data was analysed based on the level of exposure (low, medium and high) compared with no exposure, directionally there was increase in risk for those with high exposure to vapours, gases, fumes, mists and VGDF but statistically significant only for vapours. CONCLUSION: High exposure (in current job) to airborne occupational pollutants was suggestive of higher risk of AFO. Future studies should investigate the relationship between lifetime occupational exposures and COPD.
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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) | 0,002 | 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 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 ».