2023 CSACI annual scientific meeting book of abstracts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Occupational asthma accounts for nearly 18% of cases of adult-onset asthma, but prevalence rates vary between men and women.This may be due to sex distributions in industries and occupations associated with developing occupational asthma.The purpose of our study was to assess sex differences in occupational and clinical characteristics of patients with occupational asthma.Methods: We conducted a retrospective analysis of occupational and clinical data (including respiratory and allergy investigations) from patients with occupational asthma assessed at two tertiary care hospitals in Toronto, Canada, between 2000 to 2022.Our research questions were to elucidate sex differences in time to onset and diagnosis of occupational asthma and severity of occupational asthma, measured by spirometry and methacholine challenge testing.Results: Our study population included 255 patients with occupational asthma (159 males [62%] and 96 females [38%]).Males were more likely to work in the automotive industry (22% vs 4%, P < 0.05) and have had their employment terminated due to occupational symptoms (24% vs 3%, P < 0.05).Females predominated in healthcare (15% vs 1%, P < 0.001) and were more likely to have never smoked cigarettes (65% vs 47%, P < 0.05).Males tended to report a longer latency period between occupational exposure and development of asthmatic symptoms (36 months vs 18 months, P = 0.11) and a longer time to diagnosis (24 months vs 14 months, P = 0.08).In never-smokers, the mean FEV1/FVC ratio was significantly greater in females compared to males (75.90 vs 68.75, P < 0.001).There were no significant differences in PEF work variability, severity of airway hyperresponsiveness by methacholine challenge testing, and positivity to allergy skin tests.Conclusions: Though some limitations exist, our findings substantiate historical sex difference trends in occupational asthma distribution and exposures and suggest a longer time to diagnosis and increased disease severity in men compared to women. 2Early experience with tezepelumab in patients with severe asthma: a case series
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».