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Record W3089794253 · doi:10.24095/hpcdp.29.4.01f

Expliquer l’augmentation des taux de mésothéliome en Alberta

2010· article· fr· W3089794253 on OpenAlexaffvenueabout
Marilyn Cree, M Lalji, B Jiang, KC Carriere, Jeremy Beach, Anmmd Kamruzzaman

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques au Canada · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicOccupational and environmental lung diseases
Canadian institutionsUniversity of AlbertaAlberta Cancer FoundationAlberta Health Services
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les taux de mésothéliome sont à la hausse à l’échelle mondiale, mais les tendances en Alberta sont encore peu connues. Les auteurs de la présente étude descriptive basée sur une population se sont servis des données de 1980 à 2004 du registre de l’Alberta Cancer Board afin d’élaborer un modèle âge-période-cohorte de l’évolution dans le temps de l’incidence du mésothéliome pleural chez les hommes. Les taux d’incidence sont influencés à la fois par l’âge et par la cohorte. La cohorte des hommes nés entre 1930 et 1939 présente le risque le plus élevé, ce qui coïncide avec une utilisation répandue de l’amiante, et donc une exposition importante, à partir des années 1940 au Canada. Nous prévoyons qu’entre 1980 et 2024, 1 393 hommes albertains de 40 ans et plus mourront d’un mésothéliome pleural, dont 783 (56,2 %) entre 2010 et 2024. Une fois tous les groupes d’âge, les deux sexes et les divers sièges de la maladie pris en compte, le nombre total de décès en Alberta causés par un mésothéliome sera plus grand. Il atteindra sûrement un pic entre 2015 et 2019. En plus des efforts constants axés sur l’élimination des maladies liées à l’amiante en Alberta, l’enjeu majeur est la mise en place de systèmes de surveillance pour la prévention d’épidémies de cancers professionnels évitables en Alberta.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.222
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.000

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes3
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