Utilization of Predictive Models for Diagnosis of Occupational Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Predictive models have long been used to assist clinical decision-making in medicine. Predictive models are made to estimate how likely a person is to have a disease (diagnostic model) or will experience a disease (prognostic model). In the field of occupational health, for example, diagnostic models can be used to increase the efficiency of surveillance programs by identifying groups of workers with occupational diseases without using complex and expensive diagnostic tests.Work-related asthma (WRA) is the most common occupational lung disease in industrialized countries and the second most common in developing countries. Around the world, especially in developing countries, diagnosing WRA is still difficult due to the limitations of available diagnostic tests. Specific inhalation challenge (SIC), the best test for diagnosing occupational asthma, is only available in several research centres worldwide.Several questionnaire-based models have been developed to diagnose work-related asthma at both the primary (general practitioner) and secondary (specialist) levels of care. A recent model for diagnosing occupational asthma was developed using data from Canada and has been validated using data from several European countries. A collaboration has been initiated to assess the application of this model among Indonesian workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».