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Enregistrement W1988052612 · doi:10.1097/00001648-200407000-00432

CHARACTERISTICS OF PATIENTS AND PROSTATE TUMORS IN MEN WITH FARMING AND NON-FARMING BACKGROUNDS

2004· article· en· W1988052612 sur OpenAlexaffabout
James Gomes, Jon Tonita

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineProstateCancerEtiologyFamily historyGynecologyOncologyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ISEE-409 Abstract: In the advanced countries cancer of the prostate has been the most commonly diagnosed cancer among men over the age of fifty-five for over three decades. Age, ethnicity, dietary intake of fat and family history of breast and prostate cancer has been suggested as most important risk factors. However, certain occupational and environmental exposures have also been identified as suspected risk factors of prostate cancer. Environmental exposures to hormonal pesticides during critical phases of prostate development could increase susceptibility to prostate morbidity in andropause years. The aim of this study was to examine the prostate tumor and patient characteristics among farming and non-farming men diagnosed with prostate cancer to test the alternative etiology hypothesis for cancer in farmers. Medical charts of prostate cancer patients diagnosed with prostate cancer between 1985 and 1999 were examined to extract the required information using a pre-designed information extraction forms. A total of 8486 medical charts were reviewed for the fifteen-year period and information on occupation, tumor characteristics, age and prostate specific antigen (PSA) at the time of diagnosis, method of diagnosis, first treatment options and age at death if applicable was extracted. In the study sample 2491 (29%) were farmers, 2361 (27.8%) were non-farmers and no occupational information could be obtained on 3634 (42.8%) patients (unknown). All the men were long term residents of Saskatchewan and included men residing in urban and town centers and in rural areas. Age (mean ± standard deviation) at diagnosis for farmers (72.4±7.4 years) was significantly (p<0.0001) higher compared to non-farmers (69.5±7.9 years) and significantly (p<0.0001) lower compared to the unknown patients. Median PSA levels were significantly higher for farmers (14.5) compared to non-farmers (12.9) and significantly lower compared to the unknown (16.2). Most of the farmers (53.8%) were diagnosed with stage C or D tumor compared to non-farmers (46.2%). The first line of treatments for majority of the farmers (53.9%) was hormonal compared to non-farmers (46.1%) while radical prostatectomy or radiotherapy was the first line of treatment for non-farmers (53.0%) compared to farmers (47.0%). During the study period 1477 (30%) farmers, 1256 (25.5%) non farmers and 2186 (44.4%) unknown patients died. Age (mean ± standard deviation) at death for farmers (78.6±7.8 years) was significantly higher compared to non-farmers (75.8±8.8 years) and significantly lower compared to the unknown patients (81.9±7.9 years). In conclusion farmers were diagnosed with late-stage tumor at a later age and were treated hormonally; they also died at a later age.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
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