S06-4 Addressing non-radiologic exposures in studies of uranium miners in ontario, canada
Notice bibliographique
Résumé
We recently completed an extended follow-up of a cohort of 29,000 uranium miners, employed in Ontario (a province in central Canada) mines (1954–1996). The primary objective was to examine the risks of lung cancer associated with radon exposure. However, uranium miners are also potentially exposed to other work-related lung carcinogens and many miners move between different sub-sectors, due to the cyclical nature of the industry. Therefore, we also undertook analyses to examine the potential impact of these factors on the association between radon and lung cancer. During the follow-up period (1954–2007) there were 1230 fatal lung cancers. A strong dose-response was observed with a relative risk (RR) of 2.32 (95% confidence interval (CI) = 1.72–3.14) for >100 WLM (with 5-year lag). The one departure from a monotonic increase in risk was among very low-exposed workers (RR = 1.43, 95% CI = 1.04–1.95 for >0–1 WLM). Forty-seven silicosis deaths were observed in the cohort (SMR = 19.7, 95% CI = 14.5–26.2). One third of the cohort (9,138 miners) had also worked in gold mining, where arsenic exposure is likely, and had increased risks of both silicosis and lung cancer. However, excesses were also observed among uranium miners never employed in gold mining, and among miners from areas with uranium deposits low in silica content. Many mines converted to diesel engines during the study period, but it was more difficult to assess the impact of this exposure on lung cancer without mine-specific exposure data. This study identified a number of potential exposures, including crystalline silica and diesel engine exhaust both within uranium mines and from other sectors, which could potentially distort the relationship between radon and lung cancer. We suspect that these exposures could be responsible for the excess risk of lung cancer observed among low radon exposed miners, but better indicators of exposure are needed to fully assess these relationships.
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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 ».