Surveillance de l’exposition à l’amiante dans les métiers de la construction

Cette recherche découle du mandat de surveillance des travailleurs confié au Ministère de la santé et des services sociaux dans la foulée de la politique québécoise d’utilisation accrue et sécuritaire de l’amiante chrysotile. Elle portait sur l’élaboration et la recension d’outils de surveillance de l’exposition professionnelle à l’amiante dans l’industrie de la construction. Le système de codification des matériaux contenant de l’amiante (MCA) élaboré par l’Association nationale de défense des victimes de l’amiante (ANDEVA) en France, légèrement bonifié, est celui qui est le plus complet pour classer les MCA dans l’industrie de la construction. Une base de données relationnelle a été élaborée concernant les MCA et leurs fournisseurs. Elle comporte 1461 MCA et 576 fournisseurs. La majorité des données provient de sources juridiques. Un registre de MCA en place dans des édifices québécois a été constitué à partir de données fournies par neuf organismes publics ou parapublics. Il comprend 23 099 MCA répertoriés dans 1 550 bâtiments provenant de toutes les régions du Québec. Une recension de la littérature concernant les outils de surveillance de l’exposition à l’amiante dans l’industrie de la construction a permis de dresser les constats suivants : 1- Il existe d’autres matrices emploi-exposition (MEE) à part celle d’ÉV@LUTIL, notamment une MEE néerlandaise. 2- Des registres nationaux de travailleurs exposés à l’amiante ont été créés par réglementation dans d’autres juridictions, notamment celui de l’Ontario où il est constitué de l’ensemble des travailleurs de la construction exposés à l’amiante. 3- Les banques de données d’exposition professionnelle se sont considérablement développées au cours des dernières années. Certaines banques sont disponibles en ligne, p.ex. Fibrex, et permettent d’établir des profils d’exposition par branche industrielle, enclenchant une rétroaction préventive dans les milieux de travail. 4- Les données québécoises d’exposition professionnelle à l’amiante dans la construction sont inadéquates (en postes fixes) ou indisponibles

Development and validation of an interpretable machine learning-based calculator for predicting 5-year weight trajectories after bariatric surgery: a multinational retrospective cohort SOPHIA study

Background Weight loss trajectories after bariatric surgery vary widely between individuals, and predicting weight loss before the operation remains challenging. We aimed to develop a model using machine learning to provide individual preoperative prediction of 5-year weight loss trajectories after surgery. Methods In this multinational retrospective observational study we enrolled adult participants (aged $\ge$18 years) from ten prospective cohorts (including ABOS [NCT01129297], BAREVAL [NCT02310178], the Swedish Obese Subjects study, and a large cohort from the Dutch Obesity Clinic [Nederlandse Obesitas Kliniek]) and two randomised trials (SleevePass [NCT00793143] and SM-BOSS [NCT00356213]) in Europe, the Americas, and Asia, with a 5 year followup after Roux-en-Y gastric bypass, sleeve gastrectomy, or gastric band. Patients with a previous history of bariatric surgery or large delays between scheduled and actual visits were excluded. The training cohort comprised patients from two centres in France (ABOS and BAREVAL). The primary outcome was BMI at 5 years. A model was developed using least absolute shrinkage and selection operator to select variables and the classification and regression trees algorithm to build interpretable regression trees. The performances of the model were assessed through the median absolute deviation (MAD) and root mean squared error (RMSE) of BMI. Findings10 231 patients from 12 centres in ten countries were included in the analysis, corresponding to 30 602 patient-years. Among participants in all 12 cohorts, 7701 (75$\bullet$3%) were female, 2530 (24$\bullet$7%) were male. Among 434 baseline attributes available in the training cohort, seven variables were selected: height, weight, intervention type, age, diabetes status, diabetes duration, and smoking status. At 5 years, across external testing cohorts the overall mean MAD BMI was 2$\bullet$8 kg/m${}^2$ (95% CI 2$\bullet$6-3$\bullet$0) and mean RMSE BMI was 4$\bullet$7 kg/m${}^2$ (4$\bullet$4-5$\bullet$0), and the mean difference between predicted and observed BMI was-0$\bullet$3 kg/m${}^2$ (SD 4$\bullet$7). This model is incorporated in an easy to use and interpretable web-based prediction tool to help inform clinical decision before surgery. InterpretationWe developed a machine learning-based model, which is internationally validated, for predicting individual 5-year weight loss trajectories after three common bariatric interventions.Comment: The Lancet Digital Health, 202