Risk of Raynaud's Phenomenon Among Workers in the Occupational Disease Surveillance System
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Raynaud's phenomenon (RP) is linked to occupational exposures such as vibration, cold temperature, and chemicals. However, large cohort studies examining RP by occupation and sex are scarce. To address this gap, this study aimed to assess risk of RP by both occupation and sex in a large cohort of workers in Ontario, Canada. METHODS: Workers with accepted lost-time compensation claims were linked to physician billing records to identify diagnoses of RP between 2002 and 2020. A 3-year washout (disease-free) period was applied, and follow-up was limited to 5 years. Cox proportional hazard models were used to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for diagnoses of RP, adjusted for age at start of follow-up, birth year, and stratified by sex. RESULTS: A total of 7,131 RP cases were identified among 810,739 workers. Among men, higher risks were observed for truck drivers (HR = 1.23, 95% CI = 1.08-1.41), driver-salesmen (HR = 2.54, 95% CI = 1.21-5.34), those in mining and quarrying-related cutting, handling, and loading (HR = 2.57, 95% CI = 1.29-5.15), and construction trades laboring and elemental work (HR = 1.70, 95% CI = 1.24-2.34). Among women, higher risks were observed for those working in waitressing and related (HR = 1.70, 95% CI = 1.22-2.38), food and beverage preparation (HR = 1.34, 95% CI = 1.02-1.76), and electrical equipment fabricating and assembling (HR 1.96, 95% CI = 1.08-3.55). CONCLUSION: Study findings show elevated risks of RP among various occupations, with notable differences between men and women. These differences may be attributable to variations in potential exposures and susceptibility to RP. Findings underscore the need for large cohort studies to examine RP across various occupational groups and both sexes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».