Enduring Records: The Environmental and Cultural Heritage of Wetlands BARBARA PURDEY (Ed.)302 pp., 195 b&w figuresOxbow Books, Park End Place, Oxford OX1 1HN, or, David Brown Book Co., POB 511, Oakville, CT 06779, 2001, £48 or $85 (hbk), ISBN 1-84217-0488-1
Notice bibliographique
Résumé
Occupational exposures related to military service may increase the risk of cancer for military Veterans, while high levels of fitness during service may decrease risk. However, few studies have compared this post-career cancer risk directly to the employed general population.This retrospective cohort study used linked administrative data. Canadian Armed Forces and Royal Canadian Mounted Police Veterans in Ontario, Canada were matched 1:4 on age, sex, geography, and community-level income to a group of non-Veterans most likely to have been employed during a period similar to the Veterans’ military service. Cancer diagnoses were identified using the Ontario Cancer Registry.During the study period, 642 of 30 576 included Veterans (2.1%) and 3408 of the 122 293 matched general population cohort (2.8%) experienced at least one cancer diagnosis. The crude rate of cancer was 153.5 per 100 000 person-years among Veterans vs. 205.9 per 100 000 person-years for the general population cohort. After adjusting for rurality and matching variables, Veterans had an 27% lower risk of developing any cancer than their matched comparators [hazard ratio = 0.73 (95% CI: 0.67–0.80)]. Among specific cancer types, the risk of lung and colorectal cancer was significantly lower for Veterans relative to the general population cohort; the risk of breast and prostate cancer was similar.This study adds to the growing international evidence suggesting that risk of many cancers among Veterans is lower or similar to the general population. Further understanding of the complex relationships among occupational exposures, environmental factors, and lifestyle factors is needed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».