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Enregistrement W2588727010

Risk of lung cancer from traditional heating and cooking fuels in Montreal, Canada.

2006· article· en· W2588727010 sur OpenAlexaboutno aff
Agnihotram V. Ramanakumar, Marie‐Élise Parent, Jack Siemiatycki

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology and Prevention Biomarkers · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStoveEnvironmental healthIndoor air qualityLung cancerMedicineSolid fuelPopulationWaste managementSmokeEnvironmental scienceCombustionEnvironmental engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

B63 Among the major sources of indoor air pollution are combustion by-products from heating and cooking. There has been increasing concern that the use of polluting heating and cooking sources can contribute to cancer risk. In Canada, most cooking and heating is now, done with electricity or natural gas, but in the past, and still in some areas, coal and wood stoves were used for heating and gas and wood for cooking. In the course of a case-control study of lung cancer carried out in Montreal in 1996-2000, we collected information on subjects9 lifetime exposure to such sources of domestic pollution. The study included both males and females, 1205 cases and 1541 population controls had available for analysis. For male, the uni-variate analysis shows that there were some indications, albeit not statistically significant, that exposure to traditional heating and cooking sources carried some excess risk of lung cancer; but when adjusted with other covariates there was no indication of excess risks. For women, risks adjusted for smoking and other covariates were almost doubled for those exposed to traditional heating and cooking fuels. Given the paucity of evidence from developed countries, our results suggest that there might be an increased risk of lung cancer among women exposed to traditional heating and cooking fuels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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