Occupational exposure to wood dust and risk of lung cancer in two population-based case–control studies in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wood dust is one of the oldest and one of the most common occupational exposures in the world. The present analyses examine the effect of lifetime exposure to wood dust in diverse occupational settings on lung cancer risk. METHODS: We conducted two population-based case-control studies in Montreal: Study I (1979-1986) included 857 cases and two sets of controls (533 population and 1349 cancer controls), and Study II (1996-2001) comprised 736 cases and 894 population controls. Detailed job histories were obtained by interview and each job was evaluated by expert chemist-hygienists to estimate the likelihood and level of exposure to many substances, one of which was wood dust. Odds ratios (ORs) were computed in relation to different indices of exposure to wood dust, adjusting for several covariates including smoking. Three datasets were analysed: Study I with population controls, Study I with cancer controls, and Study II. RESULTS: The most frequently exposed occupations in our study population were in construction, timber and furniture making industries. We found increased risks of lung cancer for substantial cumulative exposure to wood dust in Study I with cancer controls, (OR = 1.4: 95% confidence interval 1.0;-2.0) and in Study II (OR = 1.7: 95% confidence interval 1.1-2.7). There were no excess risks of lung cancer in any of the three datasets among workers whose cumulative exposure was not substantial. These tendencies held equally within strata of low smokers and heavy smokers. CONCLUSION: There was evidence of increased risk of lung cancer among workers with substantial cumulative exposure to wood dust.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».