Les examens médicaux systématiques en rapport avec le travail: servent-ils vraiment à la prévention ?
Bibliographic record
Abstract
Objectif Les salaries sont souvent soumis a des examens medicaux a l'embauche et periodiquement par la suite. Preciser les parametres qui devraient guider l'etude de la pertinence et de la valeur de ces pratiques Methode Rappel des principes qui encadrent, au Quebec, l'utilisation d'examens medicaux hors de la demarche diagnostique, que ce soit pour determiner l'aptitude ou pour la surveillance, et des moyens permettant d'apprecier la performance des tests utilises dans ce contexte. La pertinence et la validite de quelques examens sont ensuite analysees. Discussion D'excellents tests, indispensables pour aider a poser un diagnostic chez des malades, peuvent souffrir de serieux problemes de validite lorsqu'on les utilise chez des sujets en bonne sante. Non seulement les medecins doivent-ils participer aux discussions sur la pertinence sociale du jugement d'aptitude relancees par le developpement des tests genetiques et par les debats entourant l'attestation de l'aptitude de salaries a etre exposes a des substances cancerogenes, mais ils doivent aussi preciser les objectifs poursuivis lors de l'utilisation de ces tests et s'assurer de leur validite. Conclusion Les objectifs precis motivant l'utilisation systematique d'examens medicaux, en sante au travail notamment, ne sont a peu pres jamais clairement enonces. L'utilite et la capacite reelle de ces examens pour attester correctement de l'aptitude ou pour surveiller efficacement des populations de salaries meritent d'etre demontrees; un premier examen souligne quelques serieuses lacunes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".