Quantitative risk assessment for lung cancer after exposure to bitumen fume
Notice bibliographique
Résumé
An international cohort of asphalt workers was assembled to study cancer risk after bitumen exposure. This article describes the combination of the exposure assessment with the exposure-response for a quantitative risk assessment for lung cancer mortality within the Dutch component of the study. We identified a retrospective cohort of 3,709 workers with at least one season of employment. Semi-quantitative exposure to bitumen fume was estimated by a job-exposure matrix. Exposure-response relations were fitted by Poisson regression, and excess lifetime risks through age 75 were calculated by a life table method. Working lifetime cumulative exposure to bitumen fume was calculated under different scenarios, representing past and future exposures. For workers with exposures accumulated in the past, excess risks for lung cancer varied from 7.8 to 14.3%. Calculations for future exposures resulted in considerably lower excess risks ranging from 0.6 to 2.6%. The calculated excess risks for lung cancer mortality after working lifetime exposure to bitumen fume depend strongly on when exposure was experienced and to some extent on the exposure-response model chosen, while confounding by smoking cannot be ruled out. Nevertheless, the excess lifetime risk for lung cancer in this Dutch cohort of asphalt workers is above benchmark risks as applied by the Dutch Health Council. Current exposure levels have decreased this risk considerably, but further exposure control may be required.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».