Traffic-related air pollution and prostate cancer risk: a case–control study in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is a paucity of information on environmental risk factors for prostate cancer. We conducted a case-control study in Montreal to estimate associations with exposure to ground-level nitrogen dioxide (NO2), a marker for traffic-related air pollution. METHODS: Cases were 803 men with incident prostate cancer, ≤75 years of age, and diagnosed across all French hospitals in Montreal. Concurrently, 969 controls were drawn from electoral lists of French-speaking individuals residing in the same electoral districts as the cases and frequency-matched by age. Concentrations of NO2 were measured across Montreal in 2005-2006. We developed a land use regression model to predict concentrations of NO2 across Montreal for 2006. These estimates were back-extrapolated to 1996. Estimates were linked to residential addresses at the time of diagnosis or interview. Unconditional logistic regression was used, adjusting for potential confounding variables. RESULTS: For each increase of 5 parts per billion of NO2, as estimated from the original land use regression model in 2006, the OR5ppb adjusted for personal factors was 1.44 (95% CI 1.21 to 1.73). Adding in contextual factors attenuated the OR5ppb to 1.27 (95% CI 1.03 to 1.58). One method for back-extrapolating concentrations of NO2 to 1996 (about 10 years before the index date) gave the following OR5ppb: 1.41 (95% CI 1.24 to 1.62) when personal factors were included, and 1.30 (95% CI 1.11 to 1.52) when contextual factors were added. CONCLUSIONS: Exposure to ambient concentrations of NO2 at the current address was associated with an increased risk of prostate cancer. This novel finding requires replication.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».