Screening Workers for Occupational Exposure to Respirable Crystalline Silica: Development and Usability of an Electronic Data Capture Tool
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cases of the occupational lung disease silicosis have been identified in workers processing artificial stone in the stone benchtop industry (SBI). In the Australian state of Victoria, the Regulator commissioned a screening program for all workers in this industry. Objective: To facilitate systematic data collection, including high-quality exposure assessment, an electronic data capture tool (EDCT) was developed. Methods: A multidisciplinary team developed an EDCT using Research Electronic Data Capture (REDCap; Vanderbilt University). The needs of the EDCT were (1) data entry by multiple clinicians and the workers attending for screening and (2) systematic collection of data for clinical and research purposes. The comprehensibility and utility of the tool were investigated with a sample of workers, and the EDCT was subsequently refined. Results: The EDCT was used in clinical practice, with capacity for data extraction for research. Testing of comprehension and utility was undertaken with 15 workers, and the refined version of the Occupational Silica Exposure Assessment Tool (OSEAT) was subsequently developed. Conclusions: The refined OSEAT has been determined to be comprehensible to workers and capable of collecting exposure data suitable for assessment of risk of silicosis. It was developed for workers in the SBI in Australia and is adaptable, including translation into other languages. It can also be modified for SBI workers in other countries and for use by workers from other industries (mining, construction) at risk of silica exposure, including in lower-income settings.
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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 | 0,053 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».