0409 The North American Pooled Project (NAPP): Pooled analyses of case-control studies of pesticides and agricultural exposures, lymphohematopoietic cancers and sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objectives</h3> Previous studies have noted associations between specific pesticides and multiple cancer types. However, assessments for many pesticides have been limited by small numbers of exposed cases. To address this, we established the North American Pooled Project (NAPP), a collaborative effort to evaluate the relationship of pesticide and agricultural exposures to risks of lymphohematopoietic cancers and sarcoma. <h3>Method</h3> We harmonised previously collected data from three population-based case-control studies conducted in four American states with a similar Canada-wide study conducted in six provinces. Descriptive analyses of pesticide exposures, personal protective equipment (PPE) use, and demographic data were completed. The prevalence of self-reported pesticide use among cases and controls was determined for specific agents and chemical classes. <h3>Results</h3> The NAPP includes 5131 controls and 3274 cases (non-Hodgkin lymphoma [NHL] N=1690; Hodgkin lymphoma [HL] N=507; multiple myeloma [MM] N=587; soft tissue sarcoma N=490). Preliminary descriptive analyses indicate that approximately two-thirds of controls and NHL and MM cases ever lived or worked on a farm or ranch. Nearly half of controls and half of NHL, HL, and MM cases reported using any pesticide. Over 120 different insecticides, herbicides, and fungicides were reported. More than 17% of participants reported using the phenoxy herbicide 2,4-D and over 5% reported DDT, malathion, atrazine, or glyphosate. Around 6% of NHL cases and controls reported ever using PPE. <h3>Conclusions</h3> The large number of cases and controls and high frequency of pesticide use in the NAPP will allow us to evaluate less commonly used pesticides, cancer sub-types, and smaller relative risks than previously possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».