Prostate cancer risk and exposure to pesticides in British Columbia Farmers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle