TCDD Exposure‐Response Analysis and Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
We examined the relation between cancer mortality and time-dependent cumulative exposure to 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin (TCDD) estimated from a concentration- and age-dependent kinetic model of elimination, and we estimated incremental cancer risks at age 75. Data from the National Institute for Occupational Safety and Health study of 3,538 workers with occupational exposure to TCDD were analyzed using standardized mortality ratios and Cox regression procedures. Analyses adjusted for potential confounding by age, year of birth, and race and considered exposure lag periods of 0, 10, or 15 years. Other potential confounders including smoking and other occupational exposures were evaluated indirectly. To explore the influence of extreme values of cumulative TCDD ppt-years, we restricted the analysis to observations with exposure below the 95th percentile or used logarithmic (ln) transformed exposure values. We applied penalized smoothing splines to examine variation in the exposure-response relation across the exposure range. TCDD was not statistically significantly associated with cancer mortality using the full data set, regardless of the lag period. When we restricted the analysis to observations with exposure below the 95th percentile, TCDD was associated positively with cancer mortality, particularly when a 15-year lag was applied (untransformed exposure data: regression coefficient , standard error (s.e.) = 1.4 x 10(-6), p < 0.05; ln-transformed exposure data: , s.e. = 2.9 x 10(-2), p < 0.05). The estimated incremental lifetime risk of mortality at age 75 from all cancers was about 6 to more than 10 times lower than previous estimates derived from this cohort using exposure models that did not consider the age and concentration dependence of TCDD elimination.
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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 | 0,023 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».