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Enregistrement W4413991402 · doi:10.3390/ijerph22091383

A Qualitative Exploration of Policy, Institutional, and Social Misconceptions Faced by Individuals with Multiple Chemical Sensitivity

2025· article· en· W4413991402 sur OpenAlexaffabout
Susan Yousufzai, Elaine Psaradellis, Rohini Peris, Caroline Barakat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical Safety and Risk Management
Établissements canadiensUniversité du QuébecOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Qualitative researchPsychologyMultiple chemical sensitivitySociologySocial scienceEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple Chemical Sensitivity (MCS) is characterized by recurring symptoms in response to low-level chemical exposures that are typically well-tolerated by the general population. Despite the debilitating health impact of MCS, public indifference and prevailing skepticism often result in stigma, misinformation, and systemic barriers that obstruct individuals' access to essential environments. This qualitative study examined the lived experiences of individuals with MCS, focusing on how their condition is misunderstood and the factors that contribute to misconceptions about MCS. Seven focus group transcripts were analysed using thematic analysis in NVivo. Participants (aged 50-60) were drawn from various regions in Canada. One main category emerged from the analysis, centred on misconceptions influenced by policy and community factors. This category was divided into four themes, each with subcategories: (1) Psychological misattribution of MCS, (2) Healthcare and Institutional Gaps, (3) Policy Barriers, Compliance, and Resistance, and (4) Commercial Influences and Misleading Practises. These themes suggest a need for improvements in policies and transparency related to chemicals used in household and personal-care products, institutional compliance with fragrance-free guidelines, and increased awareness of MCS to reduce stigma and misconceptions. Addressing these issues can lead to adequate accommodations and support systems, which significantly improve quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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