Maternal Occupational Exposure to Extremely Low Frequency Magnetic Fields During Pregnancy and Childhood Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy is a target period for events that could induce childhood leukemia. There has been little attention to possible effects of maternal occupational exposure to extremely low frequency magnetic fields (ELF-MF) during pregnancy. METHODS: We conducted a population-based, case-control study of 491 incident cases of acute lymphoblastic leukemia in children 0-9 years of age, matched on age and sex to 491 healthy controls. Cases were diagnosed in the Province of Québec between 1980 and 1993. Mothers were interviewed to obtain detailed prenatal occupational history; individual exposure to ELF-MF was estimated based on a method we recently developed. We used 3 metrics for analyzing exposure: cumulative, average and maximum levels. Analyses were carried out among all study women and among working women only. RESULTS: Comparing the highest 10% of exposed mothers to the others, the risk of leukemia among offspring was moderately increased by using any metric, in all women and among working women only. The highest odds ratio of 2.5 (95% confidence interval = 1.2-5.0) was found for maximum exposure attained in an occupation (>/=0.4 microtesla). CONCLUSIONS: Our results are compatible with an increased risk of childhood leukemia among children whose mothers were exposed to the highest occupational levels of ELF-MF during pregnancy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».