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Enregistrement W4404748201 · doi:10.1089/derm.2023.0269

Occupational Contact Dermatitis in Firefighters

2024· review· en· W4404748201 sur OpenAlexvenueno aff
Daniela Baboun, Georgia Biazus Soares, Raymond Ezzat, Nicole Vecin, Marita Yaghi, Alberto J. Caban‐Martinez, Jonette Keri

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContact dermatitisDermatologyAllergyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational contact dermatitis (OCD) emerges as a salient concern within the context of firefighters, a professional cohort routinely exposed to an array of hazardous substances as an intrinsic facet of their occupational responsibilities. This continual skin exposure to a spectrum of allergenic and irritant agents engenders an elevated predisposition to OCD among firefighters. Notably, the ramifications of OCD in the domain of occupational health assume substantial import, contributing significantly to the prevalence of work-related dermatological maladies and consequential productivity decrements. However, it is conspicuous that the extant body of scholarly literature addressing the specific incidence of OCD in the firefighter demographic remains limited. To address this knowledge gap, we undertake a comprehensive inquiry into the phenomenon of OCD within the firefighter population. Our framework systematically classifies OCD into 3 discrete categories: allergic contact dermatitis, irritant contact dermatitis, and contact urticaria. Within each of these categories, we explore the various etiologies. Furthermore, our review highlights the multifaceted nature of OCD in firefighters and offers valuable insights into tailored preventive measures to mitigate its occurrence within these essential frontline workers. Our aim is to offer a comprehensive perspective on this occupational health issue and provide firefighters with practical strategies to protect their skin health while they continue their vital work in safeguarding our communities.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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