Vers une meilleure caractérisation des sujets atteints d’asthme exacerbé au travail
Bibliographic record
Abstract
Introduction: L’asthme relié au travail (ART) est induit ou aggravé par le milieu du travail. L’asthme professionnel (AP) et l’asthme exacerbé au travail (AET) sont difficiles à distinguer en pratique clinique puisque dans les deux conditions les travailleurs se plaignent d’une détérioration de leur asthme au travail. De plus, les médecins sont souvent confrontés à des patients ayant des symptômes respiratoires reliés au travail (SRT) sans être asthmatiques. Ces patients sont souvent exclus des études qui visent à mieux caractériser l’ART. Objectifs : 1. Comparer la variabilité quotidienne des débits expiratoires de pointe (DEP) durant les périodes au et hors travail chez des sujets atteints d’AP et d’AET. 2. Évaluer la prévalence des patients ayant des SRT parmi les sujets référés pour possibilité d’ART, et comparer leurs caractéristiques et leur environnement professionnel avec ceux ayant l’ART. Résultats : L’exposition professionnelle induit une variabilité accrue des DEP chez les sujets avec AP et AET mais celle-ci est plus prononcée dans l’AP. Les sujets ayant des SRT sans être asthmatiques représentent une grande proportion des sujets référés pour possibilité d’ART. Conclusions : L’ART devrait être considéré chez tous les individus qui présentent un asthme de novo, ou une aggravation de leur asthme. La similitude des symptômes entre les sujets ayant des SRT et l’ART rend nécessaire d’effectuer une évaluation extensive. Cette évaluation devrait se faire selon une approche par étapes dans laquelle des tests objectifs améliorent la certitude du diagnostic et aident à différencier entre l’AP et l’AET.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".