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Caractérisation des mesures d’exposition à des produits chimiques dans les bases de données françaises COLCHIC et SCOLA pour la prévention des maladies professionnelles / Caracterization of measurements of exposure to chemicals in the french databases COLCHIC and SCOLA for the prevention of occupational diseasesMater, Gautier 13 December 2016 (has links)
En France, deux bases de données d’exposition professionnelle, COLCHIC et SCOLA, coexistent avec des objectifs différents (prévention et réglementation). Leur représentativité par rapport à la population générale est cependant inconnue, et fait l’objet de ce travail. Après avoir effectué une analyse descriptive comparative, l’étude de l’association entre les niveaux d’exposition et les éléments contextuels a été réalisée par modélisation statistique pour chaque agent, séparément pour COLCHIC et SCOLA, puis dans un jeu de données commun. La synthèse à travers les agents s’est faite par Méta analyse. COLCHIC et SCOLA contiennent respectivement 929 700 (670 agents chimiques) et 429 104 données (105). Trois forts prédicteurs « Durée de prélèvement », « Equipement de protection individuelle » et « Année » sont systématiquement associés aux niveaux dans les deux bases et 3 autres sont spécifiques à chacune d’elles. Avec des niveaux deux fois plus élevés dans COLCHIC comparés à SCOLA en 2007, leurs concentrations deviennent comparables entre 2012 et 2015. COLCHIC et SCOLA représentent une source importante d’informations. La prise en compte des descripteurs associés aux mesures et l’utilisation de méthodes prédictives permettront d’en améliorer l’interprétation / Two occupational exposure databases of occupational exposures to chemicals, COLCHIC and SCOLA, coexist in France with different objectives (prevention and compliance). Little is known about their representativeness of exposures in the general population. We explored to what extent COLCHIC and SCOLA adequately reflect occupational exposures in France. After performing a descriptive and comparative analysis, associations between exposure levels and ancillary information were explored for each agent, separately for COLCHIC and SCOLA and in a common dataset, using statistical modelling. Modelling results were synthesized across agents using Meta analysis. COLCHIC and SCOLA contain, respectively, 929 700 (670 chemicals) and 429 104 records (105). Three predictors "Sample Time", "Personal protective equipment" and "Year" are strongly associated with exposure levels across a large majority of chemicals in both databases, and 3 others are specific to each one. Exposure levels are in average twice higher in COLCHIC compared to SCOLA in 2007, but become comparable from 2012-2015. COLCHIC and SCOLA are an important source of information. Inclusion of descriptors associated with exposure levels in our study and the use of predictive methods should help to improve their interpretation.
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