Occupation, industry, and the risk of prostate cancer: a case-control study in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age, family history and ancestry are the only recognized risk factors for prostate cancer (PCa) but a role for environmental factors is suspected. Due to the lack of knowledge on the etiological factors for PCa, studies that are both hypothesis-generating and confirmatory are still needed. This study explores relationships between employment, by occupation and industry, and PCa risk. METHODS: Cases were 1937 men aged ≤75 years with incident PCa diagnosed across Montreal French hospitals in 2005-2009. Controls were 1994 men recruited concurrently from electoral lists of French-speaking Montreal residents, frequency-matched to cases by age. In-person interviews elicited occupational histories. Unconditional logistic regression estimated odds ratios (OR) and 95 % confidence intervals (CI) for the association between employment across 696 occupations and 613 industries and PCa risk, adjusting for potential confounders. Multinomial logistic models assessed risks by PCa grade. Semi-Bayes (SB) adjustment accounted for the large number of associations evaluated. RESULTS: Consistently positive associations-and generally robust to SB adjustment-were found for occupations in forestry and logging (OR 1.9, 95 % CI: 1.2-3.0), social sciences (OR 1.6, 95 % CI: 1.1-2.2) and for police officers and detectives (OR: 1.8, 95 % CI 1.1-2.9). Occupations where elevated risk of high grade PCa was found included gasoline station attendants (OR 4.3, 95 % CI 1.8-10.4) and textile processing occupations (OR 1.8, 95 % CI 1.1-3.2). Aside from logging, industries with elevated PCa risk included provincial government and financial institutions. Occupations with reduced risk included farmers (OR 0.6, 95 % CI 0.4-1.0) and aircraft maintenance workers (OR 0.1, 95 % CI 0.0-0.7). CONCLUSIONS: Excess PCa risks were observed across several occupations, including predominantly white collar workers. Further analyses will focus on specific occupational exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
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 ».