Pesticide use, immunologic conditions, and risk of non‐Hodgkin lymphoma in Canadian men in six provinces
Notice bibliographique
Résumé
Pesticide exposures and immune suppression have been independently associated with the risk of non-Hodgkin lymphoma (NHL), but their joint effect has not been well explored. Data from a case-control study of men from six Canadian provinces were used to evaluate the potential effect modification of asthma, allergies, or asthma and allergies and hay fever combined on NHL risk from use of: (i) any pesticide; (ii) any organochlorine insecticide; (iii) any organophosphate insecticide; (iv) any phenoxy herbicide; (v) selected individual pesticides [1,1'-(2,2,2-trichloroethylidene)bis[4-chlorobenzene]; 1,1,1-trichloro-2,2-bis(4-chlorophenyl) ethane (DDT), malathion, (4-chloro-2-methylphenoxy)acetic acid (MCPA), mecoprop, and (2,4-dichlorophenoxy)acetic acid (2,4-D); and (vi) from the number of potentially carcinogenic pesticides. Incident NHL cases (n = 513) diagnosed between 1991 and 1994 were recruited from provincial cancer registries and hospitalization records and compared to 1,506 controls. A stratified analysis was conducted to calculate odds ratios (ORs) adjusted for age, province, proxy respondent, and diesel oil exposure. Subjects with asthma, allergies, or hay fever had non-significantly elevated risks of NHL associated with use of MCPA (OR = 2.67, 95% confidence interval [CI]: 0.90-7.93) compared to subjects without any of these conditions (OR = 0.81, 95% CI: 0.39-1.70). Conversely, those with asthma, allergies, or hay fever who reported use of malathion had lower risks of NHL (OR = 1.25, 95% CI: 0.69-2.26) versus subjects with none of these conditions (OR = 2.44, 95% CI: 1.65-3.61). Similar effects were observed for asthma and allergies evaluated individually. Although there were some leads regarding effect modification by these immunologic conditions on the association between pesticide use and NHL, small numbers, measurement error and possible recall bias limit interpretation of these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 ».