Ultraviolet Exposure and Photokeratitis Complaints among Informal Welding Workers in Depok, West Java, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
One of the photokeratitis risk factors is acute reversible radiation of ultraviolet (UV) rays, which injure the cornea's epithelial tissue. Informal welding workers are susceptible populations to UV rays exposure. This study aimed to confirm the influence of UV radiation exposure on photokeratitis complaints in welding workers in Cimanggis, Depok, West Java. A cross-sectional study was conducted from February to June 2019 and used to select 100 welding workers purposively. A semi-structured questionnaire was used to determine photokeratitis complaints, age, education level, eye protection, safety knowledge, and work period; the UV radiation measured by A UV meter. Data were analyzed using a logistic regression test. We found the proportion of photokeratitis to be 84.0%, with 76.0% of UV radiation exceeding the Threshold Limit Values (TLV). The logistic regression test showed a significant effect of UV radiation on photokeratitis after controlling confounding variables (education level, eye protection, safety knowledge, and welding distance) (p-value = 0.006; AdjOR = 7.236; 95% CI: 1.74–30.07). It can be concluded that UV radiation, more than TLV, constitutes the primary risk factor for photokeratitis complaints. Risks for photokeratitis were influenced by low education level, poor eye protection, limited safety knowledge, and welding distance ≤ 45 cm.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».