Home pesticide exposures and risk of childhood leukemia: Findings from the childhood leukemia international consortium
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Some previous studies have suggested that home pesticide exposure before birth and during a child's early years may increase the risk of childhood leukemia. To further investigate this, we pooled individual level data from 12 case-control studies in the Childhood Leukemia International Consortium. Exposure data were harmonized into compatible formats. Pooled analyses were undertaken using multivariable unconditional logistic regression. The odds ratio (ORs) for acute lymphoblastic leukemia (ALL) associated with any pesticide exposure shortly before conception, during pregnancy and after birth were 1.39 (95% confidence interval [CI]: 1.25, 1.55) (using 2,785 cases and 3,635 controls), 1.43 (95% CI: 1.32, 1.54) (5,055 cases and 7,370 controls) and 1.36 (95% CI: 1.23, 1.51) (4,162 cases and 5,179 controls), respectively. Corresponding ORs for risk of acute myeloid leukemia (AML) were 1.49 (95% CI: 1.02, 2.16) (173 cases and 1,789 controls), 1.55 (95% CI: 1.21, 1.99) (344 cases and 4,666 controls) and 1.08 (95% CI: 0.76, 1.53) (198 cases and 2,655 controls), respectively. There was little difference by type of pesticide used. The relative similarity in ORs between leukemia types, time periods and pesticide types may be explained by similar exposure patterns and effects across the time periods in ALL and AML, participants' exposure to multiple pesticides, or recall bias. Although some recall bias is likely, until a better study design can be found to investigate the associations between home pesticide use and childhood leukemia in an equally large sample, it would appear prudent to limit the use of home pesticides before and during pregnancy, and during childhood.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle