Occupational exposures to extremely low frequency magnetic fields and postmenopausal breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between occupational exposure to extremely low frequency magnetic fields (ELF-MF) and risk of postmenopausal breast cancer was assessed in a case-control study. METHODS: Breast cancer cases were compared to cancer controls. Interviewers elicited information on risk factors and on lifetime work history. Industrial hygienists assigned to each job average duration of exposure to ELF-MF at four levels of intensities ("none," <0.2 microT; "low," 0.2-<0.5microT; "medium," 0.5-<1microT; "high," > or =1-10microT). Unconditional logistic regression was used to estimate adjusted odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: A total number of 608 cases and 667 controls participated. Adjusting for accepted breast cancer risk factors, we found an OR of 1.13 for lifetime occupational exposure to ELF-MF at medium or high intensities. Risks were larger for exposures before age 35 (OR = 1.40), and statistically significant for exposures before 35 among cases with progesterone receptor positive tumors (OR = 1.56, 95% CI=1.02-2.39). CONCLUSIONS: There appears to be a small increased risk for breast cancer among postmenopausal women exposed occupationally to ELF-MF.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».