Idiopathic Pulmonary Fibrosis: What do we Know about the Role of Occupational and Environmental Determinants? A Systematic Literature Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this systematic review of original articles published up until August 2021 and meta-analyses were to identify the links between occupational and non-occupational environmental exposures, types of occupations and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). Sixteen selected case-control studies were qualified as good level with Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Sensitivity analyses highlighted the role of choice of control group, tobacco adjustment and diagnostic tools. Significantly increased risks of IPF were observed (OR (95%CI): for metals (1.42(1.05–1.92)), wood (OR:1.32(1.02–1.71)), and general dust (OR:1.32(1.08–1.63)) exposures. Subgroup analyses found a significantly elevated risk for: hardwood (OR:1.75 (1.13–2.70)), organic dusts (OR:1.72 (1.20–2.46)) and pesticides (OR:2.30 (1.30–4.08)), while no significant change was noted for softwoods and solvents. Smoking adjustments: general dust (1.45 (1.04–2.03)/organic dust (2.5 (1.49–4.22)/metals (1.87 (1.16–3)/wood dust OR: 1.16 (0.86–1.61)/pesticide exposure 2.4 (0.84–6.9) were calculated. Among agricultural workers, the risk was also increased (OR:2.06 (1.02–4.16)). Few environmental data were available and no significant associations detected. Thus, these meta-analyses highlighted the role of some occupational exposures in IPF occurrence. A more accurate and thorough assessment of exposures over the entire working life as well as on the duration and intensity of exposure and complex of multi-pollutant exposure is needed in future research and clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».