Prostate cancer risk and exposure to pesticides in British Columbia Farmers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several epidemiologic studies have reported an increased risk of prostate cancer among farmers. Our aim was to assess the risk of developing prostate cancer in relation to exposure to specific active compounds in pesticides. METHOD: A case-control approach was used with 1,516 prostate cancer patients and 4,994 age-matched internal controls consisting of all other cancer sites excluding lung cancer and cancers of unknown primary site. Lifetime occupational history was obtained through a self-administered questionnaire and used in conjunction with a job exposure matrix to estimate the participants' lifetime cumulative exposure to approximately 180 active compounds in pesticides. Conditional logistic regression was used to assess prostate cancer risk, adjusting for potential confounding variables and effect modifiers. These include age, ethnicity, alcohol consumption, smoking, education, and proxy respondent. RESULTS AND CONCLUSIONS: The significant association between prostate cancer risk and exposure to DDT (OR = 1.68; 95% CI: 1.04-2.70 for high exposure), simazine (OR = 1.89; 95% CI: 1.08-3.33 for high exposure), and lindane (OR = 2.02; 95% CI: 1.15-3.55 for high exposure) is in keeping with those previously reported in the literature. We also observed a significant excess risk for several active ingredients that have not been previously reported in the literature such as dichlone, dinoseb amine, malathion, endosulfan, 2,4-D, 2,4-DB, and carbaryl. Some findings in our study were not consistent with those reported in the literature, including captan, dicamba, and diazinon. It is possible that these findings showed a real association and the inconsistencies reflected differences of characteristics between study populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».