A Prospective Study of Organochlorines in Adipose Tissue and Risk of Non-Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to organochlorines has been examined as a potential risk factor for non-Hodgkin lymphoma (NHL), with inconsistent results that may be related to limited statistical power or to imprecise exposure measurements. OBJECTIVE: Our purpose was to examine associations between organochlorine concentrations in prediagnostic adipose tissue samples and the risk of NHL. METHODS: We conducted a case–cohort study using a prospective Danish cohort of 57,053 persons enrolled between 1993 and 1997. Within the cohort we identified 256 persons diagnosed with NHL in the population-based nationwide Danish Cancer Registry and randomly selected 256 subcohort persons. We measured concentrations of 8 pesticides and 10 polychlorinated biphenyl (PCB) congeners in adipose tissue collected upon enrollment. Associations between the 18 organochlorines and NHL were analyzed in Cox regression models, adjusting for body mass index. RESULTS: Incidence rate ratios and confidence intervals (CIs) for interquartile range increases in concentrations of dichlorodiphenyltrichlorethane (DDT), cis-nonachlor, and oxychlordane were 1.35 (95% CI: 1.10, 1.66), 1.13 (95% CI: 0.94, 1.36), and 1.11 (95% CI: 0.89, 1.38), respectively, with monotonic dose–response trends for DDT and cis-nonachlor based on categorical models. The relative risk estimates were higher for men than for women. In contrast, no clear association was found between NHL and PCBs. CONCLUSION: We found a higher risk of NHL in association with higher adipose tissue levels of DDT, cis-nonachlor, and oxychlordane, but no association with PCBs. This is the first study of organochlorines and NHL using prediagnostic adipose tissue samples in the exposure assessment and provides new environmental health evidence that these organochlorines contribute to NHL risk.
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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) | 0,001 | 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 ».