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Enregistrement W2763635858 · doi:10.3390/ijerph14101185

Histopathology of Cervical Cancer and Arsenic Concentration in Well Water: An Ecological Analysis

2017· article· en· W2763635858 sur OpenAlexaff
Mohammad Mostafa, Zarat Queen, Nicola Cherry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistopathologyArsenicCervical cancerEcological studyEcologyCancerBiologyPathologyMedicineEnvironmental healthInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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