Prostate cancer in firefighting and police work: a systematic review and meta-analysis of epidemiologic studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate potential associations between firefighting and police occupations, and prostate cancer incidence and mortality. Original epidemiological studies published from 1980 to 2017 were identified through PubMed and Web of Science. Studies were included if they contained specific job titles for ever/never firefighting and police work and associated prostate cancer risk estimates with 95% confidence intervals (CI). Study quality was assessed using a 20-point checklist. Prostate cancer meta-risk estimates (mRE) and corresponding 95% CIs were calculated for firefighting and police work separately and by various study characteristics using random effects models. Between-study heterogeneity was evaluated using the I2 score. Publication bias was assessed using Begg’s and Egger’s tests. A total of 26 firefighter and 12 police studies were included in the meta-analysis, with quality assessment scores ranging from 7 to 19 points. For firefighter studies, the prostate cancer incidence mRE was 1.17 (95% CI = 1.08–1.28, I2 = 72%) and the mortality mRE was 1.12 (95% CI = 0.92–1.36, I2 = 50%). The mRE for police incidence studies was 1.14 (95% CI = 1.02–1.28; I2 = 33%); for mortality studies, the mRE was 1.08 (95% CI = 0.80–1.45; I2 = 0%). By study design, mREs for both firefighter and police studies were similar to estimates of incidence and mortality. Small excess risks of prostate cancer were observed from firefighter studies with moderate to substantial heterogeneity and a relatively small number of police studies, respectively. There is a need for further studies to examine police occupations and to assess unique and shared exposures in firefighting and police work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle