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Enregistrement W4210481809 · doi:10.1136/oemed-2021-107486

Asthma in pesticide users: an update from the Great Britain Prospective Investigation of Pesticide Applicators’ Health (PIPAH) cohort study

2022· article· en· W4210481809 sur OpenAlexaff
David Fishwick, Anne‐Helen Harding, Yiqun Chen, Neil Pearce, Gillian Frost

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesHealth and Safety Executive
Mots-clésAsthmaMedicineWheezeLogistic regressionCohortIncidence (geometry)PopulationEnvironmental healthPediatricsCohort studyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To define the prevalence and incidence of asthma in a large working population of pesticide workers and to assess which exposures are potentially of relevance to causing or aggravating this condition. METHODS: A baseline cross-sectional study at recruitment (2013-2017, n=5817), with follow-up in 2018 (n=2578), was carried out in predominantly Great Britain based pesticide workers. At baseline, participants completed a health and work questionnaire which included questions on demographic, lifestyle, socioeconomic and work-related factors, pesticide use and doctor diagnosed health conditions. In January 2018, a follow-up questionnaire focused on respiratory ill health, with questions covering self-reported respiratory symptoms and doctor diagnosed respiratory conditions. The associations of various exposures with asthma were estimated using logistic regression adjusting for age as a continuous variable, and for sex where possible. An estimate of hours worked with pesticides in the previous year was calculated for each participant. RESULTS: At baseline, 608 (10.4%) had doctor diagnosed asthma. In 2018 the figure was 297 (11.5% of the follow-up population); the incidence of new asthma cases between surveys was 1.7 cases per 1000 participants per year. At follow-up, 18.1% reported wheeze in the last 12 months, 73.2% of those with self-reported asthma noted it to be persistent and using a more specific definition of asthma (doctor diagnosed asthma with at least one asthma-related symptom in the last year); 6.8% (95% CI 5.9% to 7.9%) fulfilled this definition. At follow-up, 127 participants felt that their asthma was caused or made worse by their work, with 77 (63.6%) nominating organic dust, 13 (10.7%) unspecified dust, 12 (9.9%) chemicals, 9 (7.4%) mixed exposures, 7 (5.8%) physical agents and 3 (2.5%) fumes or other irritants. There was little or no association between high pesticide exposure and doctor diagnosed asthma or self-reported recent wheeze, although there was an elevated risk for work-related wheeze (OR for high exposure=2.67; 95% CI 1.16 to 6.18). High pesticide exposure (high vs low exposure category OR 2.68, 95% CI 1.28 to 5.60) was also associated with work-related chest tightness. Exposure to organic dusts was associated (significantly, p=0.026) with persistent asthma when adjusted for the effects of age and smoking. CONCLUSIONS: This large study of pesticide workers has identified expected levels of doctor diagnosed asthma, and high levels of self-reported respiratory symptoms. Pesticide exposure was associated with an increased risk of self-reported work-related wheeze, but not with asthma or wheeze in general. Further work is needed to identify more clearly which exposures within a complex mixed exposure profile are likely causative in order to best focus interventions to reduce work-related asthma and related conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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