Workplace exposure to diesel and gasoline engine exhausts and the risk of colorectal cancer in Canadian men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The International Agency for Research on Cancer (IARC) classified diesel exhaust as carcinogenic to humans (Group 1) and gasoline exhaust as a possible carcinogen (Group 2B) based studies of lung cancer, however the evidence for other sites is limited. We addressed this question by investigating exposure to diesel and gasoline emissions with respect to risk of colorectal cancer in men. METHODS: We used data from a population-based case-control study with incident cases of colon (n = 931) and rectal (n = 840) cancer and 1360 controls from 7 Canadian provinces conducted in 1994-1997. Lifetime occupational history and information on other risk factors was collected. Occupational hygienists, blinded to case-control status, assigned exposures to each job for 3 dimensions: concentration, frequency, and reliability. Logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and their 95 % confidence intervals (CI), adjusted for age, province, use of proxy respondents, smoking, body-mass index, physical activity, intake of alcohol, processed meats, and occupational exposure to asbestos and aromatic amines. RESULTS: Among CRC cases, 638 (36 %) were exposed to diesel and 814 (46 %) were exposed to gasoline emissions. Relative to the unexposed, elevated risks were observed among subjects ever exposed to high concentration levels of diesel emissions for colorectal cancer (OR = 1.65, 95 % CI = 0.98-2.80) and rectal cancer (OR = 1.98, 95 % CI = 1.09-3.60), but not colon cancer. Prolonged (>10 years) exposure at high concentrations was also associated with high risks of rectal cancer (OR = 2.33 95 % CI = 0.94-5.78; p-trend = 0.02). No statistically significant associations were observed for gasoline emissions. CONCLUSIONS: Our findings suggest that sustained high-level exposure diesel emissions may increase the risk of rectal cancer.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».