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Enregistrement W7051738497

OccRF-Health study: occupational exposure of workers to RF-EMF

2024· article· en· W7051738497 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueRepositori digital de la UPF (Universitat Pompeu Fabra) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaCancer Council NSWNational Health and Medical Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of OttawaAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailAgence Française de Sécurité Sanitaire de l'Environnement et du TravailGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de CatalunyaMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research CouncilCancer Research Society
Mots-clésOccupational exposureExposure assessmentInternational agencyContext (archaeology)Radiation exposureOccupational medicineRisk assessmentAgency (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiofrequency electromagnetic fields (RF-EMF) exposure, ubiquitous in our environment due to the rise in mobile phones and wireless technology, has grown significantly in the last 30 years. This exposure is generally low in everyday environments, but certain occupations, like those in the medical sector or telecommunications, involve high-intensity RF-EMF exposure scenarios. Although studies on RF-EMF's health effects, particularly its link to brain tumors, are inconclusive, the International Agency of Research on Cancer (IARC) classifies it as possibly carcinogenic (Group 2B). The current limitations in exposure assessment might contribute to these inconclusive findings. This thesis aims to i) perform full-shift personal RF-EMF measurements in various occupations, ii) compare measurements performed to the exposure estimates in the previously developed INTEROCC RF-JEM iii) explore the link between occupational RF-EMF exposure and brain tumors in the INTEROCC study using the RF-JEM. Personal RF-EMF measurements were carried out on 333 workers across 46 ISCO88 occupations using body-worn exposimeters. These measurements revealed that exposures exceeding 1% of the International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP) 1998 occupational standards were uncommon and typically of short duration, with exposure levels surpassing ICNIRP standards being confined to specific occupations and generally lasting only a few seconds. This data was used to conduct a comparison of estimated exposure profiles with the INTEROCC RF- JEM. Results showed poor agreement overall, likely due to the different exposure assessment methods used to create the exposure estimates. In the context of the INTEROCC case-control study, the use of the RF-JEM did not find clear positive associations overall across the range of exposure metrics and time periods evaluated. Only marginally increased Odds Ratios (ORs) for gliomas in both electric (E) and magnetic (H) fields, particularly in the 1 to 4 years exposure period prior to diagnosis were found. The findings of this thesis suggest that accurately depicting personal occupational exposure to RF-EMF in various occupations is complex and challenging, and still limited by several factors. Further personal measurements of occupational RF-EMF exposure are necessary, particularly in highly-exposed occupations. This would enhance our understanding of the reliability of these exposure assessments and their implications for epidemiological findings related to brain tumor risks.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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