Notice bibliographique
Résumé
Sarcoidosis is an important member of the family of granulomatous lung diseases. Since its recognition in the late 19th century, sarcoidosis has been thought of as a disease of unknown cause. Over the past 20 years, this paradigm has been shifting, more rapidly in the past 10 years. Epidemiologic studies, bolstered by case reports, have provided evidence of causal associations between occupational exposure to specific agents and sarcoidosis. Pathogenesis has been more clearly defined, including the role of gene-exposure interactions. The use of in vitro lymphocyte proliferation testing to detect sensitization to inorganic antigens is being examined in patients with sarcoidosis. These antigens include silica and certain metals. Results of studies to date show differences in immunoreactivity of occupationally exposed sarcoidosis cases compared with control cases, suggesting that lymphocyte proliferation testing may prove useful in diagnosing work-related disease. This review discusses recently published findings regarding associations between occupational exposure to silica and silicates, World Trade Center dust, and metals and risk for sarcoidosis, as well as advances in the development of diagnostic tools. Not all cases of sarcoidosis have an identified cause, but some do. Where the cause is occupational, its recognition is critical to enable effective treatment through removal of the affected worker from exposure and to inform intervention aimed at primary prevention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».