Occupational risk factors for renal cell carcinoma in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the role of workplace exposures on the risk of renal cell cancer. METHODS: A population-based case-control study was undertaken in Montreal to assess the association between hundreds of occupational circumstances and several cancer sites, including the kidney. A total of 142 male patients with pathologically confirmed renal cell carcinoma, 1900 controls with cancer at other sites and 533 population-based controls were interviewed. Detailed job histories and relevant data on potential confounders were obtained. A group of chemists-hygienists evaluated each job reported and translated them into a history of occupational exposures using a checklist of 294 substances. Multivariate logistic regression models using either population, cancer controls, or a pool of both groups were used to estimate odds ratios. RESULTS: There were some indications of excess risks among printers, nursery workers (gardening), aircraft mechanics, farmers, and horticulturists, as well as in the following industries: printing-related services, defense services, wholesale trade, and retail trade. Notwithstanding the low precision of many of the odds ratio estimates, the following workplace exposures showed some evidence of excess risk: chromium compounds, chromium (VI) compounds, inorganic acid solutions, styrene-butadiene rubber, ozone, hydrogen sulphide, ultraviolet radiation, hair dust, felt dust, jet fuel engine emissions, jet fuel, aviation gasoline, phosphoric acid and inks. CONCLUSIONS: For most of these associations there exist no, or very little, previous data. Some associations provide suggestive evidence for further studies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».