Occupational variation in incidence of bladder cancer: a comparison of population-representative cohorts from Nordic countries and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to compare occupational variation of the risk of bladder cancer in the Nordic countries and Canada. METHODS: In the Nordic Occupational Cancer study (NOCCA), 73 653 bladder cancer cases were observed during follow-up of 141.6 million person-years. In the Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC), 8170 cases were observed during the follow-up of 36.7 million person-years. Standardised incidence ratios with 95% CI were estimated for 53 occupations in the NOCCA cohort and HR with 95% CIs were estimated for 42 occupations in the CanCHEC. RESULTS: Elevated risks of bladder cancer were observed among hairdressers, printers, sales workers, plumbers, painters, miners and laundry workers. Teachers and agricultural workers had reduced risk of bladder cancer in both cohorts. Chimney-sweeps, tobacco workers and waiters had about 1.5-fold risk in the Nordic countries; no risk estimates for these categories were given from the CanCHEC cohort. CONCLUSION: We observed different occupational patterns in risk of bladder cancer in Nordic countries and Canada. The only occupation with similarly increased risk was observed among sales workers. Differences in smoking across occupational groups may explain some, but not all, of this variation.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».