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Enregistrement W4380224542 · doi:10.1002/ajim.23504

Silicosis, asbestosis, and pulmonary fibrosis in Ontario, Canada from 1996 to 2019

2023· article· en· W4380224542 sur OpenAlexafffundabout
Yizhi Zhang, Nikhil Rajaram, Ambrose Lau, Kruti A. Mehta, D. Linn Holness, Susan M. Tarlo, Victoria H Arrandale

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreToronto Western HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoOntario Ministry of LabourPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Ontario
Mots-clésSilicosisAsbestosisMedicinePneumoconiosisIncidence (geometry)Occupational diseaseOccupational lung diseaseEpidemiologyInternal medicineEnvironmental healthLungPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Silicosis is a fibrotic lung disease caused by exposure to respirable crystalline silica. Historically, silicosis was common among miners and other professions in the 20th century, and in recent decades has re-emerged in coal mining and appeared in new workplaces, including the manufacture of distressed jeans and artificial stone countertops. METHODS: Physician billing data for the province of Ontario between 1992 and 2019 were analyzed across six time-periods (1993-1995, 1996-2000, 2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, and 2016-2019). The case definition was two or more billing records within 24 months with a silicosis diagnosis code (ICD-9 502, ICD-10 J62). Cases from 1993 to 1995 were excluded as prevalent cases. Crude incidence rates per 100,000 persons were calculated by time-period, age, sex, and region. Analyses were repeated in parallel for pulmonary fibrosis (PF) (ICD-9 515, ICD-10 J84) and asbestosis (ICD-9 501; ICD-10 J61). RESULTS: From 1996 to 2019, 444 cases of silicosis, 2719 cases of asbestosis and 59,228 cases of PF were identified. Silicosis rates decreased from 0.42 cases per 100,000 in 1996-2000 to 0.06 per 100,000 people in 2016-2019. A similar trend was observed for asbestosis (1.66 to 0.51 per 100,000 persons) but the incidence rate of PF increased from 11.6 to 33.9 per 100,000 persons. Incidence rates for all outcomes were higher among men and older adults. CONCLUSIONS: A decreasing incidence of silicosis was observed in this analysis. However, the incidence of PF increased, consistent with findings from other jurisdictions. While cases of silicosis have been recorded among artificial stone workers in Ontario these cases do not seem to have impacted the population rates thus far. Ongoing, periodic surveillance of occupational diseases is helpful for tracking population-level trends over time.

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)0,003
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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