Occupational Exposure to Extremely Low-Frequency Magnetic Fields and Brain Tumor Risks in the INTEROCC Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Occupational exposure to extremely low-frequency magnetic fields (ELF) is a suspected risk factor for brain tumors, however the literature is inconsistent. Few studies have assessed whether ELF in different time windows of exposure may be associated with specific histologic types of brain tumors. This study examines the association between ELF and brain tumors in the large-scale INTEROCC study. METHODS: Cases of adult primary glioma and meningioma were recruited in seven countries (Australia, Canada, France, Germany, Israel, New Zealand, and the United Kingdom) between 2000 and 2004. Estimates of mean workday ELF exposure based on a job exposure matrix were assigned. Estimates of cumulative exposure, average exposure, maximum exposure, and exposure duration were calculated for the lifetime, and 1 to 4, 5 to 9, and 10+ years before the diagnosis/reference date. RESULTS: There were 3,761 included brain tumor cases (1,939 glioma and 1,822 meningioma) and 5,404 population controls. There was no association between lifetime cumulative ELF exposure and glioma or meningioma risk. However, there were positive associations between cumulative ELF 1 to 4 years before the diagnosis/reference date and glioma [odds ratio (OR) ≥ 90th percentile vs. < 25th percentile, 1.67; 95% confidence interval (CI), 1.36-2.07; PLinear trend < 0.0001], and, somewhat weaker associations with meningioma (OR ≥ 90th percentile vs. < 25th percentile, 1.23; 95% CI, 0.97-1.57; PLinear trend = 0.02). CONCLUSIONS: Results showed positive associations between ELF in the recent past and glioma. IMPACT: Occupational ELF exposure may play a role in the later stages (promotion and progression) of brain tumorigenesis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».