Notice bibliographique
Résumé
Wet-work exposure has been recognized as a main risk factor for developing Irritant contact dermatitis of the hand. Duration and frequency of wet-work exposure are the key risk determinants, but there is still no reliable objective method to assess these factors in the workplace. The current study aimed to further validate a newly invented wet-work exposure monitor (WWEM) among four high risk occupational groups of hairdressers, florists, caterers and nurses. The WWEM, which consists of two similar thermocouples provides a real-time indication of the wetness of the finger by measuring the temperature changes when the finger is wet and subsequent cooling when the water evaporates from the skin. A suitable data analysis routine was constructed and direct observation was employed as the gold standard. Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis was used to compare the results. In laboratory experiments, the most suitable wet-event threshold value, as a criterion to distinguish the wet and dry exposure periods was identified as 1.6°C (Mean+5SD of the “dry” data). Using this value sensitivity and specificity were 70% and 78%, respectively. An area under the curve (AUC) of 0.78 demonstrated a “high” accuracy for WWEM in lab experiments. Field testing in real occupational fields identified varying degrees of user acceptability and different wet-event threshold values to produce maximal sensitivity and specificity of the instrument. Among hairdressers, the WWEM showed a “moderate” accuracy at the threshold value of 1.37°C with an AUC of 0.62. For florists, the most suitable threshold value in the range of examined thresholds was 1.14°C with a “good” accuracy. Among a cohort of caterers, a threshold value of 1.6°C demonstrated a “hi gh” accuracy with an AUC of 0.72. The WWEM demonstrates the minimum value of the largest AUC for nurses. This is the minimum amount of accuracy among the four occupational groups. The figure is 0.52, achieved at a threshold value of 2.5°C. The WWEM enables the frequency and duration of wet-work exposure to be assessed in an objective manner rather than the current costly and unreliable subjective methods of direct observation and questionnaire. The results indicate that the WWEM has good sensitivity and high specificity in detecting exposure to wet-work. This device provides new experimental data on wetwork exposure and may be used in future as an educational tool to highlight the importance of wet-work exposure to both employees and employers.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».