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Enregistrement W2122222727 · doi:10.1136/oem.2009.053512

Considerations of circadian impact for defining ‘shift work’ in cancer studies: IARC Working Group Report

2010· article· en· W2122222727 sur OpenAlexaff
Richard G. Stevens, Johnni Hansen, Giovanni Costa, Erhard Haus, Timo Kauppinen, Kristan J. Aronson, Gemma Castaño‐Vinyals, S. Scott Davis, Monique H. W. Frings‐Dresen, Lin Fritschi, Manolis Kogevinas, Kazutaka Kogi, Jenny-Anne Lie, Arne Löwden, Beata Pepłońska, Beate Pesch, ­Eero Pukkala, Eva Schernhammer, Ruth C. Travis, Roel Vermeulen, Tongzhang Zheng, Vincent Cogliano, Kurt Straíf

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesDeutsche Gesetzliche UnfallversicherungHealth and Safety Executive
Mots-clésShift workParadigm shiftWork shiftCancerMedicineWork (physics)International agencyNight workScheduleOccupational cancerWorking groupComputer scienceInternal medicineEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the idea that electric light at night might account for a portion of the high and rising risk of breast cancer worldwide, it was predicted long ago that women working a non-day shift would be at higher risk compared with day-working women. This hypothesis has been extended more recently to prostate cancer. On the basis of limited human evidence and sufficient evidence in experimental animals, in 2007 the International Agency for Research on Cancer (IARC) classified 'shift work that involves circadian disruption' as a probable human carcinogen, group 2A. A limitation of the epidemiological studies carried out to date is in the definition of 'shift work.' IARC convened a workshop in April 2009 to consider how 'shift work' should be assessed and what domains of occupational history need to be quantified for more valid studies of shift work and cancer in the future. The working group identified several major domains of non-day shifts and shift schedules that should be captured in future studies: (1) shift system (start time of shift, number of hours per day, rotating or permanent, speed and direction of a rotating system, regular or irregular); (2) years on a particular non-day shift schedule (and cumulative exposure to the shift system over the subject's working life); and (3) shift intensity (time off between successive work days on the shift schedule). The group also recognised that for further domains to be identified, more research needs to be conducted on the impact of various shift schedules and routines on physiological and circadian rhythms of workers in real-world environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,391
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3910,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations417
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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