A Case-Control Study of Long-Term Exposure to Ambient Volatile Organic Compounds and Lung Cancer in Toronto, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have investigated associations between nonoccupational exposure to ambient volatile organic compounds and lung cancer. We conducted a case-control study of 445 incident lung cancers and 948 controls (523 hospital, 425 general population) in Toronto, Ontario, Canada, between 1997 and 2002. Participants provided information on several risk factors, including tobacco use, secondhand exposure to cigarette smoke, obesity, and family history of cancer. Exposure to benzene, hydrocarbons, and nitrogen dioxide was estimated using land-use regression models. Exposures were linked to residential addresses to estimate exposure at the time of interview, 10 years before interview, and across past residences (time-weighted average). Logistic regression was used to estimate adjusted odds ratios. Analyses involving the population-based controls found that an interquartile-range increase in the time-weighted average benzene concentration (0.15 µg/m(3)) across previous residences was associated with lung cancer (odds ratio = 1.84, 95% confidence interval: 1.26, 2.68). Similarly, an interquartile-range increase in the time-weighted average nitrogen dioxide concentration (4.8 ppb) yielded an odds ratio of 1.59 (95% confidence interval: 1.19, 2.12). Our study suggests that long-term exposure to ambient volatile organic compounds and nitrogen dioxide at relatively low concentrations is associated with lung cancer. Further work is needed to evaluate joint relationships between these pollutants, smoking, and lung cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».