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Comparison of formaldehyde exposure levels in two multi-industry occupational exposure databanks using multimodel inference.
(Comparaison des niveaux d’exposition au formaldéhyde dans deux bases de données d’exposition professionnelle multi-industrie en utilisant l’inférence multimodèle).
Article
Publié dans : Journal of Occupational and Environmental Hygiene, Etats-Unis, vol. 8, n° 1, janvier 2011, pp. 38-48, ill., bibliogr. (En anglais)
L’augmentation récente des risques professionnels dans les études épidémiologiques internationales nous a incité à mesurer l’extrapolation des données d’exposition à travers les pays. Nous avons comparé les niveaux d’exposition au formaldéhyde entre les bases de données d’exposition professionnelle française (Colchic) et américaine (Imis) de 1986 à 2001. Les données émanant de diverses industries ont été analysées en utilisant un modèle d’inférence multiparamétrique. Les variables prisent en considération pour la modélisation comprennent la source des données, l’activité, l’année, le type d’échantillon (court terme ou long terme) et une variable identifiant l’intervention. Respectivement, 2646 et 3143 données de Colchic et d’Imis, correspondant à 28 classes d’activités, ont été analysées. La tendance temporelle estimée (baisse annuelle de 5 %) et la différence entre les données du court terme et celles du long terme étaient semblables dans les deux bases de données. Les analyses de sensibilité conduites pour évaluer l’impact de l’exclusion des valeurs non détectées de la base Imis (à cause du format de la base) ont montré que les prévisions issues de la base Imis étaient potentiellement surestimées par des facteurs s’étendant de 1.3 à 2.4 (moyen terme) et de 1.6 à 7.7 (court terme). A l’exception des activités relatives à la santé pour lesquelles les niveaux dans Colchic étaient nettement supérieurs, les bases de données ont fourni un portrait multi-activités similaire à l’exposition au formaldéhyde malgré une répartition des postes de travail très différents. Bien que modérés par un probable biais non détecté, nos résultats concernant la modélisation des données d’exposition à travers le monde sont encourageants.
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