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Enregistrement W3200326428 · doi:10.1097/jom.0000000000002375

Break-even Analysis of Respirable Crystalline Silica (RCS) Exposure Interventions in the Construction Sector

2021· article· en· W3200326428 sur OpenAlexaff
Emile Tompa, Amirabbas Mofidi, Chaojie Song, Victoria H Arrandale, Katherine J. Jardine, Hugh Davies, Thomas Tenkate, Paul A. Demers

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityInstitute for Work & HealthOccupational Cancer Research CentreUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoCanadian Cancer Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRespiratorEnvironmental healthMedicineEnvironmental scienceToxicologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We investigated long-term economic impacts of respirable crystalline silica (RCS) removal interventions in the construction at the societal level. METHODS: We estimated costs and benefits of two RCS exposure interventions, use of "respirators" and "wet method," over a 30-year time period. We identified economic impacts of the interventions under four different scenarios. RESULTS: Under current practices, we estimated that approximately 125 lung cancer cases attributable to RCS exposure would arise in 2060. Under the full exposure removal scenario, we estimated there would be 53 new cases. Over the 30-year time period, the estimated cumulative averted cases are 787 and 482 for respirators and wet method, respectively, which amount to net benefits of $422.13 and $394.92 million. CONCLUSIONS: Findings provide important information for policymakers seeking to reduce the economic burden of occupational lung cancer in society.

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)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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