Risk of Cancer Among Firefighters: A Quantitative Review of Selected Malignancies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Using the fixed-effect model, the author quantitatively estimated the risks of cancers of the colon, bladder, kidneys, and brain as well as non-Hodgkin's lymphoma and leukemia among firefighters. The risk of these six cancers was not markedly elevated when cohort mortality studies were considered. When all mortality studies were considered, however, there was a mild increase in risk for kidney cancer and non-Hodgkin's lymphoma, with a summary relative risk (sumRR) of 1.22 (95% confidence interval [CI] = 1.02-1.43) and 1.40 (95% CI = 1.20-1.60), respectively. A subcohort analysis based on duration of employment revealed that firefighters with 30 or more years of employment had a significantly increased mortality risk for colon cancer, sumRR of 1.51 (95% CI = 1.05-2.11); kidney cancer, sumRR of 6.25 (95% CI = 1.70-16.00); brain cancer, sumRR of 2.53 (95% CI = 1.27 7.07); and leukemia, sumRR of 2.87 (95% CI = 1.43-5.14). After firefighters had 40 or more years of employment, their risk of mortality was significantly increased for colon cancer, sumRR of 4.71 (95% CI = 2.03-9.27); kidney cancer, sumRR of 36.12 (95% CI = 4.03-120.42); and bladder cancer, sumRR of 5.7 (95% CI = 1.56-14.63). The risk for non-Hodgkin's lymphoma was elevated but not significantly so among firefighters with 20 or more years of employment, with sumRR of 1.72 (95% CI = 0.90-3.31). Kidney cancer risk was significantly elevated as early as the second decade of employment.
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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) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 découle