Histopathology of Cervical Cancer and Arsenic Concentration in Well Water: An Ecological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic in drinking water is causally linked with cancer of the skin, lung, and urinary bladder, but there is very little data on a possible role for arsenic in the etiology of cervical cancer, a disease in which human papilloma virus is held to be a necessary but not sufficient cause. All histopathology results from cervical specimens from the National Institute of Cancer Research and Hospital (NICRH), Dhaka (1997-2015), and the Anowara Medical Services (2003-2015), both serving the whole of Bangladesh, were classified by cell type. Arsenic concentrations in well water in the thana of residence were estimated from systematic sampling carried out by the British Geological Survey. In a case-referent analysis arsenic estimates for cases of cervical cancer were compared with those found to have benign lesions. In this study, 3464 NICRH (CH) cervical specimens and 30,050 community medical service (CMS) specimens were available: 3329 (CH) and 899 (CMS) were recorded as malignant. Most were squamous cell carcinoma, of which 4.9% were poorly differentiated. Overall, there was no increase in cervical cancer with increasing arsenic concentration. Among those with squamous cell histology, a strong dose response was seen for poorly differentiated cancer with increasing arsenic exposure. The odds ratio increased monotonically, compared with exposure <10 μg/L, from 1.58 at 10 < 50 μg/L to 8.11 at >200 μg/L (p < 0.001). Given the high proportion of Bangladeshis using drinking water containing >50 μg/L of arsenic, the evidence that arsenic is implicated in cancer grade suggests a need for further investigation and the introduction of cervical screening in high arsenic areas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».