Home kitchen ventilation, cooking fuels, and lung cancer risk in a prospective cohort of never smoking women in <scp>S</scp>hanghai, <scp>C</scp>hina
Notice bibliographique
Résumé
Indoor air pollution (IAP) caused by cooking has been associated with lung cancer risk in retrospective case-control studies in developing and rural countries. We report the association of cooking conditions, fuel use, oil use, and risk of lung cancer in a developed urban population in a prospective cohort of women in Shanghai. A total of 71,320 never smoking women were followed from 1996 through 2009 and 429 incident lung cancer cases were identified. Questionnaires collected information on household living and cooking practices for the three most recent residences and utilization of cooking fuel and oil, and ventilation conditions. Cox proportional hazards regression estimated the association for kitchen ventilation conditions, cooking fuels, and use of cooking oils for the risk of lung cancer by hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (95% CI). Ever poor kitchen ventilation was associated with a 49% increase in lung cancer risk (HR: 1.49; 95% CI: 1.15-1.95) compared to never poor ventilation. Ever use of coal was not significantly associated. However, ever coal use with poor ventilation (HR: 1.69; 95% CI: 1.22-2.35) and 20 or more years of using coal with poor ventilation (HR: 2.03; 95% CI: 1.35-3.05) was significantly associated compared to no exposure to coal or poor ventilation. Cooking oil use was not significantly associated. These results demonstrate that IAP from poor ventilation of coal combustion increases the risk of lung cancer and is an important public health issue in cities across China where people may have lived in homes with inadequate kitchen ventilation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».