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Enregistrement W2000176353 · doi:10.1002/cam4.6

Exposure to welding fumes increases lung cancer risk among light smokers but not among heavy smokers: evidence from two case–control studies in <scp>M</scp>ontreal

2012· article· en· W2000176353 sur OpenAlexafffundabout
Eric Vallières, Javier Pintos, Jérôme Lavoué, Marie‐Élise Parent, Bernard Rachet, Jack Siemiatycki

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCancer Research SocietyInstitut National de la Recherche ScientifiqueArmand Frappier MuseumUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésLung cancerOdds ratioMedicineConfidence intervalCase-control studyWeldingLogistic regressionEnvironmental healthInternal medicineMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated relationships between occupational exposure to gas and arc welding fumes and the risk of lung cancer among workers exposed to these agents throughout the spectrum of industries. Two population-based case-control studies were conducted in Montreal. Study I (1979-1986) included 857 cases and 1066 controls, and Study II (1996-2001) comprised 736 cases and 894 controls. Detailed job histories were obtained by interview and evaluated by an expert team of chemist-hygienists to estimate degree of exposure to approximately 300 substances for each job. Gas and arc welding fumes were among the agents evaluated. We estimated odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) of lung cancer using logistic regression, adjusting for smoking history and other covariates. The two studies provided similar results, so a pooled analysis was conducted. Among all subjects, no significant association was found between lung cancer and gas welding fumes (OR = 1.1; 95% CI = 0.9-1.4) or arc welding fumes (OR = 1.0; 95% CI = 0.8-1.2). However, when restricting attention to light smokers, there was an increased risk of lung cancer in relation to gas welding fumes (OR = 2.9; 95% CI = 1.7-4.8) and arc welding fumes (OR = 2.3; 95% CI = 1.3-3.8), with even higher OR estimates among workers with the highest cumulative exposures. In conclusion, there was no detectable excess risk of lung cancer due to welding fumes among moderate to heavy smokers; but among light smokers we found an excess risk related to both types of welding fumes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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