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Enregistrement W4379365459 · doi:10.5858/arpa.2022-0427-oa

Characterizing Lung Particulates Using Quantitative Microscopy in Coal Miners With Severe Pneumoconiosis

2023· article· en· W4379365459 sur OpenAlexaff
Jeremy T. Hua, Carlyne D. Cool, Heather Lowers, L. Go, L. Zell-Baran, Emily Sarver, K.S. Almberg, Kathy Pang, Susan M. Majka, Angela Franko, Naseema Vorajee, Robert A. Cohen, Cecile S. Rose

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Jewish HealthCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesAlpha Foundation for the Improvement of Mine Safety and Health
Mots-clésCoalMineralogyMicroscopyPneumoconiosisMaterials scienceParticulatesSilicateBituminous coalScanning electron microscopeAnalytical Chemistry (journal)ChemistryPathologyMedicineComposite materialEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT.—: Current approaches for characterizing retained lung dust using pathologists' qualitative assessment or scanning electron microscopy with energy-dispersive spectroscopy (SEM/EDS) have limitations. OBJECTIVE.—: To explore polarized light microscopy coupled with image-processing software, termed quantitative microscopy-particulate matter (QM-PM), as a tool to characterize in situ dust in lung tissue of US coal miners with progressive massive fibrosis. DESIGN.—: We developed a standardized protocol using microscopy images to characterize the in situ burden of birefringent crystalline silica/silicate particles (mineral density) and carbonaceous particles (pigment fraction). Mineral density and pigment fraction were compared with pathologists' qualitative assessments and SEM/EDS analyses. Particle features were compared between historical (born before 1930) and contemporary coal miners, who likely had different exposures following changes in mining technology. RESULTS.—: Lung tissue samples from 85 coal miners (62 historical and 23 contemporary) and 10 healthy controls were analyzed using QM-PM. Mineral density and pigment fraction measurements with QM-PM were comparable to consensus pathologists' scoring and SEM/EDS analyses. Contemporary miners had greater mineral density than historical miners (186 456 versus 63 727/mm3; P = .02) and controls (4542/mm3), consistent with higher amounts of silica/silicate dust. Contemporary and historical miners had similar particle sizes (median area, 1.00 versus 1.14 μm2; P = .46) and birefringence under polarized light (median grayscale brightness: 80.9 versus 87.6; P = .29). CONCLUSIONS.—: QM-PM reliably characterizes in situ silica/silicate and carbonaceous particles in a reproducible, automated, accessible, and time/cost/labor-efficient manner, and shows promise as a tool for understanding occupational lung pathology and targeting exposure controls.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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