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Exposure to ultraviolet radiation and estimation of the impact on skin and eye health

2025· dissertation· W7152728267 on OpenAlexaboutno aff
B. Amari

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldMedicine
TopicSkin Protection and Aging
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUltraviolet radiationSunscreening AgentsSun exposure

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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 categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.972
Threshold uncertainty score0.835

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
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)0.0000.000

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 head0.008
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.331 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designOther design
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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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