Exposure to ultraviolet radiation and estimation of the impact on skin and eye health
Notice bibliographique
Résumé
Exposition aux ultraviolets et estimation de l’impact sur la santé de la peau et des yeux Les rayonnements ultraviolets (UVR), principalement d’origine solaire, jouent un rôle ambivalent dans la santé humaine. Bien qu’essentiels à certaines fonctions biologiques, comme la synthèse de la vitamine D, les UVR sont classés cancérogènes de groupe 1 par le Centre International de Recherche sur le Cancer (CIRC). Une exposition prolongée ou excessive est un facteur de risque avéré de cancers cutanés et de maladies oculaires, telles que la cataracte et, possiblement, la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA). Malgré leur importance en santé publique, et bien que plusieurs données épidémiologiques suggèrent un lien entre l'exposition professionnelle aux UVR et la survenue de la cataracte ou de cancers cutanés, la majorité des travaux disponibles présentent des limites méthodologiques notables : effectifs restreints, biais de classification de l’exposition ou absence de mesures rétrospectives robustes. Concernant la DMLA, les études restent peu nombreuses et leurs résultats contradictoires. L’objectif principal de cette thèse était d’évaluer l’impact de l’exposition chronique aux UVR sur la santé oculaire et cutanée, en combinant deux axes complémentaires : l’exposition résidentielle et l’exposition professionnelle. Le premier axe s’appuie sur les données de 963 participants de la cohorte Alienor, une étude prospective menée auprès de personnes âgées de plus de 73 ans, vivant dans la région bordelaise. L’exposition résidentielle aux UVR a été estimée de manière précise en reconstituant l’historique des adresses des participants croisé avec les données satellitaires EuroSun sur l’irradiance UVR ambiante. Nous avons observé une association significative entre les niveaux intermédiaires d’exposition cumulative aux UVR ambiants et un risque accru de la DMLA précoce. En revanche, aucune relation dose-réponse claire n’a été observée, et l’exposition aux UVR n’était pas significativement associée à la DMLA avancée. Le second axe repose sur la cohorte nationale Constances, dans laquelle 93 000 adultes français répondant aux critères d’inclusion ont été sélectionnés parmi les participants ayant renseigné leur parcours professionnel. L’exposition professionnelle aux UVR a été estimée à l’aide des matrices emplois-expositions canadiennes (CANJEM et UVJEM), permettant de reconstituer l’exposition cumulée sur l’ensemble de la vie professionnelle. La prévalence pondérée de l’exposition professionnelle aux UVR était globalement faible (environ 2 %), mais plus élevée chez certains sous-groupes, notamment les hommes, les ouvriers, les travailleurs agricoles, les personnes vivant en zone rurale, et celles ayant un niveau d’éducation ou de revenu plus faible. Malgré ces disparités sociales et professionnelles, aucune association statistiquement significative n’a été observée entre l’exposition professionnelle aux UVR et le risque de chirurgie de la cataracte, de DMLA néovasculaire ou de cancers cutanés (mélanome, carcinomes basocellulaire et spinocellulaire). L’absence d’association pourrait s’expliquer par les niveaux d’exposition relativement faibles observés dans cette population générale, et souligne la nécessité de cibler des populations plus exposées afin d’évaluer les risques liés aux UVR en milieu professionnel. Les résultats suggèrent un effet possible des UVR résidentiels sur l’incidence de la DMLA aux stades précoces, mais des études longitudinales complémentaires sont nécessaires pour confirmer cette association et explorer un éventuel effet aux stades avancés. L’évaluation rétrospective de l’exposition demeure l’un des principaux défis méthodologiques en épidémiologie professionnelle. Bien que les matrices CANJEM et UVJEM sont utiles pour l’estimation de l’exposition aux UVR, leur précision pourrait être améliorée par des approches localement adaptées et à des données de dosimétrie individuelle. Enfin, le manque d’informations sur les conduites de protection représente une limite importante à l’interprétation des résultats.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».