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Enregistrement W3211083032 · doi:10.1136/oem-2021-epi.275

P-336 Gender differences in occupational exposure in the Canadian job-exposure-matrix (CANJEM)

2021· article· en· W3211083032 sur OpenAlexaffabout
Romain Pasquet, Jérôme Lavoué, Jack Siemiatycki, Marie‐Élise Parent, France Labrèche, Mark S. Goldberg, Vikki Ho

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalJob-exposure matrixStatisticsComputer scienceEconometricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> One of the principal challenges in community-based occupational studies is retrospective assessment of exposure. Job-exposure-matrices (JEMs) have been proposed as a cost-effective tool. However, most JEMs are built from the assessment of jobs held by men, with few studies assessing the applicability of those JEMs to the same jobs when held by women. <h3>Objective</h3> To compare within-occupation exposure assessments for jobs held by men versus women in a Canadian JEM (CANJEM). <h3>Method</h3> Two sex-specific JEMs were created using data from CANJEM, a JEM based on the expert assessment of exposure to 258 chemicals in &gt;30,000 jobs held during 1933–2005, by participants in five Montreal-based case-control studies. Each cell in the JEMs provided the probability, intensity, frequency, and frequency-weighted intensity (FWI) of exposure to a selected occupational agent, for a specific combination of a 4-digit Canadian Classification and Dictionary of Occupations code and one of four time periods. We used intra-class correlation coefficients (ICC) to compare the probability, frequency and FWI between cells considered exposed in the two JEMs; ‘exposed’ cells were defined by probability ≥ 5%. Given the semi-quantitative nature of intensity, Kendall’s Tau (τ) was used. We further compared differences between the JEMs using empirical cumulative distribution functions (ECDF). <h3>Results</h3> In total, 1,488 cells considered exposed in both JEMs were included in the analysis. ICC (95% confidence interval) of 0.58 (0.55–0.61), 0.55 (0.52–0.58) and 0.12 (0.07–0.17) were found for probability, frequency and FWI of exposure, respectively. For intensity, a τ of 0.24 (0.20–0.29) was found. The ECDFs showed a tendency for frequency to be higher in the female-JEM, but for intensity and FWI to be higher in the male-JEM. No clear trend was observed for probability of exposure. <h3>Conclusion</h3> Our results suggest that CANJEM assessment of jobs held by men was inadequate to estimate exposure in women’s.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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