Lung cancer and occupation: A new zealand cancer registry‐based case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many proven and suspected occupational causes of lung cancer, which will become relatively more important over time, as smoking prevalence decreases. METHODS: We interviewed 457 cases aged 20-75 years notified to the New Zealand Cancer Registry during 2007-2008, and 792 population controls. We collected information on demographic details, potential confounders, and employment history. Associations were estimated using logistic regression adjusted for gender, age, ethnicity, smoking, and socio-economic status. RESULTS: Among occupations of a priori interest, elevated odds ratios (ORs) were observed for sawmill, wood panel and related wood-processing plant operators (OR 4.63; 95% CI 1.05-20.29), butchers (OR 8.77, 95% CI 1.06-72.55), rubber and plastics products machine operators (4.27; 1.16-15.66), heavy truck drivers (2.24; 1.19-4.21) and workers in petroleum, coal, chemical and associated product manufacturing (1.80; 1.11-2.90); non-significantly elevated risks were also observed for loggers (4.67; 0.81-27.03), welders and flame-cutters (2.50; 0.86-7.25), pressers (5.74; 0.96-34.42), and electric and electronic equipment assemblers (3.61; 0.96-13.57). Several occupations and industries not of a priori interest also showed increased risks, including nursing associate professionals (5.45; 2.29-12.99), enrolled nurses (7.95; 3.10-20.42), care givers (3.47; 1.40-8.59), plant and machine operators and assemblers (1.61; 1.20-2.16), stationary machine operators and assemblers (1.67; 1.22-2.28), food and related products processing machine operators (1.98; 1.23-3.19), laborers and related elementary service workers (1.45; 1.05-2.00), manufacturing (1.34; 1.02-1.77), car retailing (3.08; 1.36-6.94), and road freight transport (3.02; 1.45-6.27). CONCLUSIONS: Certain occupations and industries have increased lung cancer risks in New Zealand, including wood workers, metal workers, meat workers, textile workers and drivers. Am. J. Ind. Med. 54:89-101, 2011. © 2010 Wiley-Liss, Inc.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».