O-277 Solar UVR exposure among outdoor workers in Alberta: Measurements and protective behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Workplace solar UVR exposure has significant health and economic impacts. However, occupational exposure and sun protection behaviour data are scarcely available. Objectives This study aimed to characterize outdoor workers’ full-day solar UVR exposures and their determinants, as well as the prevalence and determinants of sun protection behaviours used at work and leisure. Methods We collected personal dosimetry measurements over one week using calibrated, electronic UVR dosimeters, and outdoor workers’ demographics, skin cancer risk factors, job information, and sun habits at work and leisure using self-completed questionnaires. Workers’ mean daily solar UVR exposure (standard erythemal dose, SED), corrected for repeated measurements, was summarized, and determinants of exposure were assessed using marginal models. The frequency of specific protective behaviours at leisure and work was compared. Sun protection scores were calculated, and the determinants of these scores for both settings were modelled using multiple linear regression. Results We recruited 179 workers and collected 883 full-day measurements. The mean dose among all workers was 1.9 SED (range: 0.03–16.6). Nearly half of all measurements exceeded the recommended international limit (1.3 SED). Landscape and maintenance workers (2.6 SED), and trade and recreation workers (1.8 SED) had the highest mean exposures. Job title, dosimeter placement, forecast, and hours spent outside were predictors of daily SED. At work, wearing a sleeved shirt (81% often/always) and hat (73%) were most prevalent, while seeking shade (12%) and applying sunscreen (36%) were least prevalent. Sun protection scores were higher at work than leisure. Hours spent outdoors was a strong determinant for the work and leisure models. Additional leisure model predictors were eye colour, sex, skin type, and job group. Conclusion Outdoor workers are exposed to high solar UVR levels and use different sun protective behaviours at work and leisure. These findings can inform future monitoring studies and exposure reduction initiatives.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».