Cancer risks in a population-based study of 70,570 agricultural workers: results from the Canadian census health and Environment cohort (CanCHEC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Agricultural workers may be exposed to potential carcinogens including pesticides, sensitizing agents and solar radiation. Previous studies indicate increased risks of hematopoietic cancers and decreased risks at other sites, possibly due to differences in lifestyle or risk behaviours. We present findings from CanCHEC (Canadian Census Health and Environment Cohort), the largest national population-based cohort of agricultural workers. METHODS: Statistics Canada created the cohort using deterministic and probabilistic linkage of the 1991 Canadian Long Form Census to National Cancer Registry records for 1992-2010. Self-reported occupations were coded using the Standard Occupational Classification (1991) system. Analyses were restricted to employed persons aged 25-74 years at baseline (N = 2,051,315), with follow-up until December 31, 2010. Hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) were modeled using Cox proportional hazards for all workers in agricultural occupations (n = 70,570; 70.8% male), stratified by sex, and adjusted for age at cohort entry, province of residence, and highest level of education. RESULTS: A total of 9515 incident cancer cases (7295 in males) occurred in agricultural workers. Among men, increased risks were observed for non-Hodgkin lymphoma (HR = 1.10, 95% CI = 1.00-1.21), prostate (HR = 1.11, 95% CI = 1.06-1.16), melanoma (HR = 1.15, 95% CI = 1.02-1.31), and lip cancer (HR = 2.14, 95% CI = 1.70-2.70). Decreased risks in males were observed for lung, larynx, and liver cancers. Among female agricultural workers there was an increased risk of pancreatic cancer (HR = 1.36, 95% CI = 1.07-1.72). Increased risks of melanoma (HR = 1.79, 95% CI = 1.17-2.73), leukemia (HR = 2.01, 95% CI = 1.24-3.25) and multiple myeloma (HR = 2.25, 95% CI = 1.16-4.37) were observed in a subset of female crop farmers. CONCLUSIONS: Exposure to pesticides may have contributed to increased risks of hematopoietic cancers, while increased risks of lip cancer and melanoma may be attributed to sun exposure. The array of decreased risks suggests reduced smoking and alcohol consumption in this occupational group compared to the general population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».