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Enregistrement W4307227520 · doi:10.1136/oemed-2022-108237

Ever and cumulative occupational exposure and lung function decline in longitudinal population-based studies: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4307227520 sur OpenAlexaboutno aff
Golam Rabbani, Naima Nimmi, Geza Benke, Shyamali C Dharmage, Dinh Bui, Malcolm Sim, Michael J. Abramson, Sheikh Mohammad Alif

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung functionMeta-analysisMedicinePopulationOccupational exposureSystematic reviewMEDLINEEnvironmental healthLungPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Adverse occupational exposures can accelerate age-related lung function decline. Some longitudinal population-based studies have investigated this association. This study aims to examine this association using findings reported by longitudinal population-based studies. Methods Ovid Medline, PubMed, Embase, and Web of Science were searched using keywords and text words related to occupational exposures and lung function and 12 longitudinal population-based studies were identified using predefined inclusion criteria. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Lung function decline was defined as annual loss of forced expiratory volume in 1 s (FEV1), forced vital capacity (FVC) or the ratio (FEV1/FVC). Fixed and random-effects meta-analyses were conducted to calculate pooled estimates for ever and cumulative exposures. Heterogeneity was assessed using the I2test, and publication bias was evaluated using funnel plots. Results Ever exposures to gases/fumes, vapours, gases, dusts, fumes (VGDF) and aromatic solvents were significantly associated with FEV1decline in meta-analyses. Cumulative exposures for these three occupational agents observed a similar trend of FEV1decline. Ever exposures to fungicides and cumulative exposures to biological dust, fungicides and insecticides were associated with FEV1decline in fixed-effect models only. No statistically significant association was observed between mineral dust, herbicides and metals and FEV1decline in meta-analyses. Conclusion Pooled estimates from the longitudinal population-based studies have provided evidence that occupational exposures are associated with FEV1decline. Specific exposure control and respiratory health surveillance are required to protect the lung health of the workers.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,047
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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