Prostate cancer in firefighting and police work: a systematic review and meta-analysis of epidemiologic studies
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 I 2 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, I 2 = 72%) and the mortality mRE was 1.12 (95% CI = 0.92–1.36, I 2 = 50%). The mRE for police incidence studies was 1.14 (95% CI = 1.02–1.28; I 2 = 33%); for mortality studies, the mRE was 1.08 (95% CI = 0.80–1.45; I 2 = 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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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 | 0,021 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».