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Enregistrement W4360991264 · doi:10.1055/s-0043-1764406

Pathology and Mineralogy of the Pneumoconioses

2023· review· en· W4360991264 sur OpenAlexaff
Jeremy T. Hua, Carlyne D. Cool, Francis H. Y. Green

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthNational Jewish Health
Mots-clésMedicinePathologyPneumoconiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pneumoconioses represent the spectrum of lung diseases caused by inhalation of respirable particulate matter small enough (typically <5-µm diameter) to reach the terminal airways and alveoli. Pneumoconioses primarily occur in occupational settings where workers perform demanding and skilled manual labor including mining, construction, stone fabrication, farming, plumbing, electronics manufacturing, shipyards, and more. Most pneumoconioses develop after decades of exposure, though shorter latencies can occur from more intense particulate matter exposures. In this review, we summarize the industrial exposures, pathologic findings, and mineralogic features of various well-characterized pneumoconioses including silicosis, silicatosis, mixed-dust pneumoconiosis, coal workers' pneumoconiosis, asbestosis, chronic beryllium disease, aluminosis, hard metal pneumoconiosis, and some less severe pneumoconioses. We also review a general framework for the diagnostic work-up of pneumoconioses for pulmonologists including obtaining a detailed occupational and environmental exposure history. Many pneumoconioses are irreversible and develop due to excessive cumulative respirable dust inhalation. Accurate diagnosis permits interventions to minimize ongoing fibrogenic dust exposure. A consistent occupational exposure history coupled with typical chest imaging findings is usually sufficient to make a clinical diagnosis without the need for tissue sampling. Lung biopsy may be required when exposure history, imaging, and testing are inconsistent, there are unusual or new exposures, or there is a need to obtain tissue for another indication such as suspected malignancy. Close collaboration and information-sharing with the pathologist prior to biopsy is of great importance for diagnosis, as many occupational lung diseases are missed due to insufficient communication. The pathologist has a broad range of analytic techniques including bright-field microscopy, polarized light microscopy, and special histologic stains that may confirm the diagnosis. Advanced techniques for particle characterization such as scanning electron microscopy/energy dispersive spectroscopy may be available in some centers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,384
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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