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Enregistrement W2485350334 · doi:10.18192/riss-ijhs.v2i1.1524

The Risk of Prostate Cancer from Occupational Exposures in Male Firefighters

2011· article· en· W2485350334 sur OpenAlexaffvenue
Zing-Wae Wong, James Gomes

Notice bibliographique

RevueRevue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerConfoundingMedicineFirefightingCancerEnvironmental healthProstateOncologyInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the most commonly diagnosed cancer among men. Since prostate cancer is a slow developing cancer, mortality can be prevented if the tumour is detected and treated in its early stages. There is proof that environmental exposures can increase the risk of prostate cancer. Many papers have performed data analyses on prostate cancer levels in firefighters. There has been some research on firefighter prostate cancer levels but few reviews on the topic. This paper focuses on finding whether there is a correlation between firefighting occupation and levels of prostate cancer. As well, this paper notes potential carcinogens within the firefighting occupation. Five papers were included in this review; these papers used different methods to obtain the cases and cohorts for the study. The papers also used different controls for comparison. Nevertheless, the papers found in the search supported a positive correlation between exposures in firefighting occupations and the level of prostate cancer. The two chemicals that were suspected carcinogens in these studies were Polyaromatic hydrocarbons (PAH) and fire smoke. However, future research can be more rigorous in calculations of prostate cancer levels by including lifestyle factors, other confounders such as smoking, and estimated length of exposure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,391 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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