0238 Lung cancer and exposure to benzene, toluene and xylene: results from two case-control studies in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We aimed to evaluate the risks of lung cancer associated with exposure to benzene, to toluene and to xylene. Method Two population-based case-control studies conducted in Montreal included 1896 lung cancer cases and 1908 controls. Study I was conducted in 1980–1986, and study II in 1995–2001. Occupational exposures were assessed using a combination of subject-reported job history and expert assessment. Participants provided information on sociodemographic characteristics and smoking history. Using logistic regression, we evaluated the risk of lung cancer due to the exposure to each agent. Results Lifetime exposure prevalence ranged from 12% for xylene to 20% for benzene in study I, and 11% for xylene to 15% for benzene in study II. In both studies, 25% of the participants were exposed to benzene, toluene or xylene. Pooling studies, the odds ratios and 95% confidence interval (OR) for ever-exposure to any of the evaluated agents was 1.2 (1.0–1.4). In analyses including all subjects but only one agent at a time in the models, ORs were around 1.2–1.3 for each agent. When we excluded subjects ever exposed to two or three of these agents, none of the agents showed excess risk. Being ever exposed to all three agents was associated with lung cancer (OR: 1.3; 1.0–1.6). Attempts to estimate ORs for each agent while controlling for the two others resulted in co-linearity. Conclusions We found no clear indications of an association between lung cancer and exposure to toluene or xylene, but there was some evidence for an association with benzene.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».