Ever and cumulative occupational exposure and lung function decline in longitudinal population-based studies: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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 (FEV 1 ), forced vital capacity (FVC) or the ratio (FEV 1 /FVC). Fixed and random-effects meta-analyses were conducted to calculate pooled estimates for ever and cumulative exposures. Heterogeneity was assessed using the I 2 test, 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 FEV 1 decline in meta-analyses. Cumulative exposures for these three occupational agents observed a similar trend of FEV 1 decline. Ever exposures to fungicides and cumulative exposures to biological dust, fungicides and insecticides were associated with FEV 1 decline in fixed-effect models only. No statistically significant association was observed between mineral dust, herbicides and metals and FEV 1 decline in meta-analyses. Conclusion Pooled estimates from the longitudinal population-based studies have provided evidence that occupational exposures are associated with FEV 1 decline. Specific exposure control and respiratory health surveillance are required to protect the lung health of the 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».