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Enregistrement W3199413406 · doi:10.1093/annweh/wxab083

The TRACTOR Project: TRACking and MoniToring Occupational Risks in Agriculture Using French Insurance Health Data (MSA).

2022· article· en· W3199413406 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTractorAgricultureIdentification (biology)Data collectionTracking systemHealth data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: A vast data mining project called 'TRACking and moniToring Occupational Risks in agriculture' (TRACTOR) was initiated in 2017 to investigate work-related health events among the entire French agricultural workforce. The goal of this work is to present the TRACTOR project, the challenges faced during its implementation, to discuss its strengths and limitations and to address its potential impact for health surveillance. METHODS: Three routinely collected administrative health databases from the National Health Insurance Fund for Agricultural Workers and Farmers (MSA) were made available for the TRACTOR project. Data management was required to properly clean and prepare the data before linking together all available databases. RESULTS: After removing few missing and aberrant data (4.6% values), all available databases were fully linked together. The TRACTOR project is an exhaustive database of agricultural workforce (active and retired) from 2002 to 2016, with around 10.5 million individuals including seasonal workers and farm managers. From 2012 to 2016, a total of 6 906 290 individuals were recorded. Half of these individuals were active and 46% had at least one health event (e.g. declared chronic disease, reimbursed drug prescription) during this 5-year period. CONCLUSIONS: The assembled MSA databases available in the TRACTOR project are regularly updated and represent a promising and unprecedent dataset for data mining analysis dedicated to the early identification of current and emerging work-related illnesses and hypothesis generation. As a result, this project could help building a prospective integrated health surveillance system for the benefit of agricultural workers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,472
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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