Occupational solvent exposure and risk of glioma in the INTEROCC study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aetiology of glioma remains largely unknown. Occupational solvent exposure has been suggested as a putative cause of glioma, but past studies have been inconsistent. We examined the association between a range of solvents and glioma risk within the INTEROCC project, a study of brain tumours and occupational exposures based on data from seven national case-control studies conducted in the framework of the INTERPHONE study. We also investigated associations according to tumour grade. METHODS: Data from the seven countries were standardised and then combined into one aggregate data set. Pooled odds ratios (ORs) were estimated for adjusted models that included sex, age, country-region of residence and level of educational attainment. Exposures to any solvent or 11 specific solvents or subgroups were assessed using a modified version of the FINJEM job exposure matrix (JEM) specifically developed for the study, called INTEROCC-JEM. RESULTS: Analysis included 2000 glioma cases and 5565 controls. For glioma and ever/never exposure to any solvent, the OR was 0.91 (95% confidence interval: 0.74-1.11). All ORs were <1.0 for specific solvents/subgroups. There were no increases in risk according to high or low grade of tumour. CONCLUSIONS: The results of this study show no consistent associations for any solvent exposures overall or by grade of tumour.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».