Exposure to Multiple Pesticides and Risk of Non-Hodgkin Lymphoma in Men from Six Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Non-Hodgkin lymphoma (NHL) has been linked to several agricultural exposures, including some commonly used pesticides. Although there is a significant body of literature examining the effects of exposure to individual pesticides on NHL, the impact of exposure to multiple pesticides or specific pesticide combinations has not been explored in depth. Data from a six-province Canadian case-control study conducted between 1991 and 1994 were analyzed to investigate the relationship between NHL, the total number of pesticides used and some common pesticide combinations. Cases (n=513) were identified through hospital records and provincial cancer registries and controls (n=1,506), frequency matched to cases by age and province of residence, were obtained through provincial health records, telephone listings, or voter lists. In multiple logistic regression analyses, risk of NHL increased with the number of pesticides used. Similar results were obtained in analyses restricted to herbicides, insecticides and several pesticide classes. Odds ratios increased further when only 'potentially carcinogenic' pesticides were considered (OR[one pesticide]=1.30, 95% CI=0.90-1.88; OR[two to four]=1.54, CI=1.11-2.12; OR[five or more]=1.94, CI=1.17-3.23). Elevated risks were also found among those reporting use of malathion in combination with several other pesticides. These analyses support and extend previous findings that the risk of NHL increases with the number of pesticides used and some pesticide combinations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».