P1-311 Lymphohematopoietic cancers and benzene: a pooled analysis of petroleum workers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There are few quantitative studies on the effect of relatively low benzene concentrations on risks of specific lymphohematopoietic cancer subtypes. Three nested case-control studies among petroleum workers in Australia, Canada and the UK have been updated and pooled to provide greater precision. Methods To improve disease subtype classification, pathology records were obtained; two pathologists reviewed these and classified every case according to traditional and WHO classification schemes. Quantitative exposure estimates were also compared across studies to ensure that any differences in these estimates were justified. Statistical analyses employed conditional logistic regression models with flexible penalised cubic regression spline components. Results Updates identified 170 additional cases giving a total of 370, sufficient for separate analyses by leukaemia subtypes, myelodysplastic syndrome (MDS), and myeloproliferative disease (MPD). Review of source records by pathologists resulted in changes to the underlying disease subtypes for certain leukaemia cases; pre-existing diseases such as MDS were identified; secondary polycythaemia cases were identified and excluded. Risks for acute myeloid leukaemia (AML) tended to increase as categorical benzene exposure increased when pooling the original data from the previously published studies using both the original and revised exposure assessment. Dose-response results from the updated pooled data for MDS, MPD, AML and chronic myeloid leukaemia, and chronic lymphoid leukaemia will be presented from the updated dataset. Conclusions This pooled study benefited from careful reconsideration of benzene exposure estimates and disease classification procedures, improving the precision of risk estimates of benzene exposure for leukaemia and other disease subtypes.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».