Occupational exposure to lead and lung cancer: results from two case-control studies in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated the association between workplace lead exposure and lung cancer risk, separately for organic lead and for inorganic lead, from either engine emissions or from other sources. METHODS: Two population-based case-control studies were carried out in Montreal (1979-1986 and 1996-2002) to investigate occupational factors in relation to lung cancer among 1593 men with histologically confirmed incident lung cancer, and 1426 controls from the general population. Interviews elicited information on sociodemographic characteristics, lifetime smoking and occupational history. Chemists translated each job into potential chemical exposures. Cumulative indices of exposure were derived and classified into non-substantial and substantial exposure. ORs adjusted for several potential confounders including smoking, and 95% CIs were estimated by logistic regression. RESULTS: Lifetime prevalences of exposure in Study I were 3% for organic lead, 40% for inorganic lead from engine emissions and 17% for inorganic lead from other sources; corresponding prevalences in Study II were 4%, 19% and 16%, respectively. No associations were observed when comparing ever to never exposed subjects in pooled analyses (organic lead, OR=1.39, 95% CI 0.77 to 2.52; inorganic lead from engine emissions: OR=0.89, 95% CI 0.72 to 1.09; inorganic lead from other sources: OR=0.99, 95% CI 0.76 to 1.29). Nor were these exposures associated with lung cancer in subjects with substantial cumulative exposure. CONCLUSIONS: In this large study, using a blinded expert-based assessment of lifetime occupational exposure and adjustment for several potential confounders, we observed no increased risk of lung cancer with exposure to lead compounds.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».