Farm Characteristics, Allergy Symptoms, and Risk of Non-Hodgkin Lymphoid Neoplasms in the Agricultural Health Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of unique exposures, studies among farmers may yield insights into the relationship between allergies and non-Hodgkin lymphoid (NHL) neoplasms. We evaluated farm characteristics, allergic symptoms and conditions, and risk of NHL including specific subtypes in the Agricultural Health Study, a prospective cohort of farmers and spouses from North Carolina and Iowa. METHODS: We identified 710 incident cases of NHL (including chronic lymphocytic leukemia and multiple myeloma) among 82,370 participants with baseline data on crop and animal exposures, including 454 cases among 52,850 participants with baseline data on recent allergy symptoms (rhinitis) and living on a farm during childhood. HR and 95% confidence intervals (CI) were calculated using multivariable-adjusted proportional hazards models. RESULTS: We observed reduced risks of NHL among farmers and spouses with rhinitis at baseline (HR, 0.63; 95% CI, 0.51-0.79), related to growing soybeans (HR, 0.80; 95% CI, 0.67-0.96), and among farmers who handled stored grains or hay (HR, 0.66; 95% CI, 0.52-0.82). Growing up on a farm was associated with increased NHL risk (HR, 1.51; 95% CI, 1.15-1.98). Results did not differ significantly by NHL subtype. CONCLUSIONS: Both the reduced risk of NHL among those with allergy symptoms and specific farm exposures in adulthood, and the increased risk among those who grew up on a farm suggest that the host immune response to agricultural allergens may influence NHL development. IMPACT: This prospective study is, to our knowledge, the first to investigate the relationship between allergy symptoms and NHL risk in farmers; confirmation of these findings in other farming populations is warranted. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 24(3); 587-94. ©2015 AACR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».