Identification of occupational cancer risk in British Columbia: A population‐based case–control study of 2,998 lung cancers by histopathological subtype
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated occupational lung cancer risk in relation to specific histopathological subtypes. METHODS: A case-control study was conducted to evaluate the relationship between lung cancer and occupation/industry of employment by histopathological subtype. A total of 2,998 male cases and 10,223 cancer controls, diagnosed between 1983 and 1990, were identified through the British Columbia Cancer Registry. Matched on age and year of diagnosis, conditional logistic regression analyses were performed for two different estimates of exposure with adjustment for potentially important confounding variables, including tobacco smoking, alcohol consumption, marital status, educational attainment, and questionnaire respondent. RESULTS: For all lung cancers, an excess risk was observed for workers in the primary metal (OR = 1.31, 95% CI, 1.01-1.71), mining (OR = 1.53, 95% CI, 1.20-1.96), machining (OR = 1.33, 95% CI, 1.09-1.63), transport (OR = 1.50, 95% CI, 1.08-2.07), utility (OR = 1.60, 95% CI, 1.22-2.09), and protective services (OR = 1.27, 95% CI, 1.05-1.55) industries. Associations with histopathological subtypes included an increased risk of squamous cell carcinoma in construction trades (OR = 1.25, 95% CI, 1.06-1.48), adenocarcinoma for professional workers in medicine and health (OR = 1.73, 95% CI, 1.18-2.53), small cell carcinoma in railway (OR = 1.62, 95% CI, 1.06-2.49), and truck transport industries (OR = 1.51, 95% CI, 1.00-2.28), and large cell carcinoma for employment in the primary metal industry (OR = 2.35, 95% CI, 1.11-4.96). CONCLUSIONS: Our results point to excess lung cancer risk for occupations involving exposure to metals, polyaromatic hydrocarbons and asbestos, as well as several new histopathologic-specific associations that merit further investigation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».