Cancer incidence in professional flight crew and air traffic control officers: Disentangling the effect of occupational <i>versus</i> lifestyle exposures
Notice bibliographique
Résumé
Flight crew are occupationally exposed to several potentially carcinogenic hazards; however, previous investigations have been hampered by lack of information on lifestyle exposures. The authors identified, through the United Kingdom Civil Aviation Authority medical records, a cohort of 16,329 flight crew and 3,165 air traffic control officers (ATCOs) and assembled data on their occupational and lifestyle exposures. Standardised incidence ratios (SIRs) were estimated to compare cancer incidence in each occupation to that of the general population; internal analyses were conducted by fitting Cox regression models. All-cancer incidence was 20-29% lower in each occupation than in the general population, mainly due to a lower incidence of smoking-related cancers [SIR (95% CI) = 0.33 (0.27-0.38) and 0.42 (0.28-0.60) for flight crew and ATCOs, respectively], consistent with their much lower prevalence of smoking. Skin melanoma rates were increased in both flight crew (SIR = 1.87; 95% CI = 1.45-2.38) and ATCOs (2.66; 1.55-4.25), with rates among the former increasing with increasing number of flight hours (p-trend = 0.02). However, internal analyses revealed no differences in skin melanoma rates between flight crew and ATCOs (hazard ratio: 0.78, 95% CI = 0.37-1.66) and identified skin that burns easily when exposed to sunlight (p = 0.001) and sunbathing to get a tan (p = 0.07) as the strongest risk predictors of skin melanoma in both occupations. The similar site-specific cancer risks between the two occupational groups argue against risks among flight crew being driven by occupation-specific exposures. The skin melanoma excess reflects sun-related behaviour rather than cosmic radiation exposure.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».