Relationships between the phenotypes of lung cancer, occupational exposure to inhaled particles, and tobacco smoking
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objective of this thesis was to study the association between tobacco smoking and occupational exposure to asbestos and crystalline silica with the phenotypes of lung cancer. The second objective was to assess the effect modification of the association between tobacco smoking and the phenotypes of lung cancer by occupational exposure to asbestos or to crystalline silica. Methods : The CaProMat study is a pooled retrospective case-only study consisted of9,623 French and Canadian lung cancer cases. All lung cancer cases were histologically confirmed. Data were collected from medical records and through standardized questionnaires. Two job-exposure matrices (JEMs) were used to assess the occupational exposure to asbestos and to crystalline silica. Results: We did not identify a difference of prevalence of occupational exposure to asbestos according to histological type. For crystalline silica, a borderline excess of prevalence of exposure was observed for squamous cell carcinoma. The prevalence of occupational exposure was maximized among lung cancer cases diagnosed between 50 and 59 years for asbestos and less than 50 years for crystalline silica. Additional exposure to either asbestos or crystalline silica did not modify the effect of tobacco smoking for histological type, tumor location or age at diagnosis. Conclusions: The histological type, tumor location, and age at diagnosis cannot beused as an indicator for the occupational exposure to asbestos or to crystalline silica.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».