Exposure to Diesel Motor Exhaust and Lung Cancer Risk in a Pooled Analysis from Case-Control Studies in Europe and Canada
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Diesel motor exhaust is classified by the International Agency for Research on Cancer as probably carcinogenic to humans. The epidemiologic evidence is evaluated as limited because most studies lack adequate control for potential confounders and only a few studies have reported on exposure-response relationships. OBJECTIVES: Investigate lung cancer risk associated with occupational exposure to diesel motor exhaust, while controlling for potential confounders. METHODS: The SYNERGY project pooled information on lifetime work histories and tobacco smoking from 13,304 cases and 16,282 controls from 11 case-control studies conducted in Europe and Canada. A general population job exposure matrix based on ISCO-68 occupational codes, assigning no, low, or high exposure to diesel motor exhaust, was applied to determine level of exposure. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Odds ratios of lung cancer and 95% confidence intervals were estimated by unconditional logistic regression, adjusted for age, sex, study, ever-employment in an occupation with established lung cancer risk, cigarette pack-years, and time-since-quitting smoking. Cumulative diesel exposure was associated with an increased lung cancer risk highest quartile versus unexposed (odds ratio 1.31; 95% confidence interval, 1.19-1.43), and a significant exposure-response relationship (P value < 0.01). Corresponding effect estimates were similar in workers never employed in occupations with established lung cancer risk, and in women and never-smokers, although not statistically significant. CONCLUSIONS: Our results show a consistent association between occupational exposure to diesel motor exhaust and increased risk of lung cancer. This association is unlikely explained by bias or confounding, which we addressed by adjusted models and subgroup analyses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».