Male bladder cancer risk and occupational exposure according to a job-exposure matrix—a case-control study in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The authors investigated the risk of bladder cancer in association with exposure to over 12 000 occupational chemical agents, complex mixtures, and other substances (hereafter referred to as chemical agents). METHODS: Adult males diagnosed with cancer between 1983 and 1990 in British Columbia, Canada, were surveyed. Detailed occupational histories and confounding information was provided by a self-administered questionnaire. Cancer controls were matched to bladder cancer cases, resulting in 1062 cases and 8057 controls for the analysis. An extensive United-States-based job-exposure matrix was applied to estimate cumulative exposure to occupational chemical agents. Odds ratios for bladder cancer due to exposure to chemical agents were estimated via conditional logistic regression analyses, adjusted for important confounders. RESULTS: A significantly (P<0.05) increased risk was detected for ever exposure to 635 chemical agents, and 341 chemical agents exhibited a significantly increasing dose-response relationship. Adjustment for multiple comparisons resulted in a subset of 29 chemical agents that continued to show significant results. A principal components analysis classified these 29 chemical agents into five independent groups, distinguished mainly by job. Exposures to these chemical agents were largely due to employment in the logging and construction industries and occupations involving motor vehicles. Consistent results were observed for bladder carcinogens reported in the literature. CONCLUSIONS: This study suggests that several specific chemical agents were significantly associated with the risk of bladder cancer. The chemical agents were mainly derivatives or combustion products of fossil fuels. The results corroborate important findings from the literature and document a risk for specific chemical agents not previously reported.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».