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Enregistrement W2574441988 · doi:10.1016/j.shaw.2016.12.001

Cancer Risks among Welders and Occasional Welders in a National Population-Based Cohort Study: Canadian Census Health and Environmental Cohort

2017· article· en· W2574441988 sur OpenAlexafffundabout
Jill MacLeod, Marianne Harris, Michael Tjepkema, Paul A. Peters, Paul A. Demers

Notice bibliographique

RevueSafety and Health at Work · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund CanadaSimon Fraser UniversityStatistics CanadaUniversity of New BrunswickUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityPublic Health OntarioCancer Care OntarioOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMesotheliomaCancer registryLung cancerBladder cancerAsbestosCohortPopulationHazard ratioCancerKidney cancerCohort studyInternal medicineEnvironmental healthConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Welders are exposed to many known and suspected carcinogens. An excess lung cancer risk among welders is well established, but whether this is attributable to welding fumes is unclear. Excess risks of other cancers have been suggested, but not established. We investigated welding cancer risks in the population-based Canadian Census Health and Environmental Cohort. METHODS: Among 1.1 million male workers, 12,845 welders were identified using Standard Occupational Classification codes and followed through retrospective linkage of 1991 Canadian Long Form Census and Canadian Cancer Registry (1992-2010) records. Hazard ratios (HRs) were calculated using Cox proportional hazards models based on estimated risks of lung cancer, mesothelioma, and nasal, brain, stomach, kidney, and bladder cancers, and ocular melanoma. Lung cancer histological subtypes and risks by industry group and for occasional welders were examined. Some analyses restricted comparisons to blue-collar workers to minimize effects of potential confounders. RESULTS: Among welders, elevated risks were observed for lung cancer [HR: 1.16, 95% confidence interval (CI): 1.03-1.31], mesothelioma (HR: 1.78, 95% CI: 1.01-3.18), bladder cancer (HR: 1.40, 95% CI: 1.15-1.70), and kidney cancer (HR: 1.30, 95% CI: 1.01-1.67). When restricted to blue-collar workers, lung cancer and mesothelioma risks were attenuated, while bladder and kidney cancer risks increased. CONCLUSION: Excess risks of lung cancer and mesothelioma may be partly attributable to factors including smoking and asbestos. Welding-specific exposures may increase bladder and kidney cancer risks, and particular sources of exposure should be investigated. Studies that are able to disentangle welding effects from smoking and asbestos exposure are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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