Occupational inhalant exposures and longitudinal lung function decline
Notice bibliographique
Résumé
Background Airborne exposures at the workplace are believed to be associated with lung function decline. However, longitudinal studies are few, and results are conflicting. Methods Participants from two general population-based cohorts, the Copenhagen City Heart Study and the Copenhagen General Population Study, with at least two lung function measurements were followed for a mean of 9 years (range 3–27 years). Occupational exposure was assigned to each year of follow-up between the two lung function measurements by a job exposure matrix. Associations between mean occupational exposure per year and mean annual decline in forced expiratory volume in 1 s (FEV1) were investigated using linear mixed-effects models according to cohort and time period (1976–1983 and 2003–2015). We adjusted for sex, height, weight, education, baseline FEV1and pack-years of smoking per year during follow-up. Results A total of 16 144 individuals were included (mean age 48 years and 43% male). Occupational exposure to mineral dusts, biological dusts, gases and fumes and a composite category was not associated with FEV1decline in analyses with dichotomised exposure. In analyses with an indexed measure of exposure, gases and fumes were associated with an FEV1change of −5.8 mL per unit per year (95% CI −10.8– −0.7 mL per unit per year) during 1976–1983, but not during 2001–2015. Conclusion In two cohorts from the Danish general population, occupational exposure to dusts, gases and fumes was not associated with excess lung function decline in recent years but might have been of importance decades ago.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».