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Enregistrement W2325598043 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-1875

Abstract 1875: Lung cancer risk among hairdressers in SYNERGY – pooled analysis from case-control studies in Europe and Canada with detailed smoking data

2011· article· en· W2325598043 sur OpenAlexaffabout
Ann Olsson, Neela Guha, Thomas Brüning, Beate Pesch, Benjamin Kendzia, Heinz‐Erich Wichmann, Irene Brüske, Dario Consonni, Maria Teresa Landi, Neil E. Caporaso, Jack Siemiatycki, Per Gustavsson, Nils Plato, Franco Merletti, Dario Mirabelli, Lorenzo Richiardi, Wolfgang Ahrens, Hermann Pohlabeln, Karl‐Heinz Jöckel, David Zaridze, Adrian Cassidy, Jolanta Lissowska, Neonila Szeszenia‐Dąbrowska, Isabelle Stücker, Simone Benhamou, Vladimír Bencko, Lenka Foretová, Vladimí­r Janout, Péter Rudnai, Eleonóra Fabiánová, Rodica Stanescu Dumitru, Francesco Forastiere, Bas Bueno‐de‐Mesquita, Isabelle Groß, Véronique Benhaı̈m-Luzon, Roel Vermeulen, Paolo Boffetta, Hans Kromhout, Kurt Straíf

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerOdds ratioInternational agencyDemographyConfidence intervalPopulationCohortCancer registryLogistic regressionCancerCohort studyTobacco controlEnvironmental healthInternal medicinePublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract “Occupational exposure as a hairdresser or barber” was classified as probably carcinogenic to humans by the International Agency for Research on Cancer in volume 99 (2010). Small increases in lung cancer risk (20-40%) are found in most cohort studies but without adequate adjustment for smoking. Studies in Scandinavia and the USA show a higher prevalence of smokers among hairdressers than in the general population. The SYNERGY project has pooled information on lifetime work histories (ISCO-68) and tobacco smoking from 13479 cases and 16350 controls, including 20% women, from 11 case-control studies in 12 European countries and Canada. The original studies were conducted between 1985 and 2005. Odds ratios (OR) for lung cancer and 95% confidence intervals (CI) were estimated by unconditional logistic regression, adjusted for age, sex, study, cigarette pack-years and time since quitting smoking. Less than 1% of the study population had ever worked as hairdresser or barber (0.89% of cases and 0.74% of controls). Hairdressers and barbers experienced a slight increase in lung cancer risk OR 1.16 (95%CI 0.90-1.49), which disappeared after adjusting for smoking OR 0.97 (95%CI 0.73-1.30). Results by duration of employment showed highest risks in hairdressers with short employment. Results were similar by gender, histology of lung cancer, and for women hairdressers. We observed a slight and non-significant increase in risk for male barbers, particularly in barbers with the longest employment and after adjustment for smoking. We could not detect an association between having worked as hairdresser or barber and increased lung cancer risk overall after adjusting for smoking. However, among male barbers we observed an increasing risk with increasing duration, although non-significant, after adjusting for tobacco smoking. Final results will include several more studies, and thereby increase the precision of our effect estimates. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 1875. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-1875

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,013
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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