Burden of lung cancer attributable to occupational diesel engine exhaust exposure in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the population attributable fraction (PAF) and number of incident and fatal lung cancers in Canada from occupational exposure to diesel engine exhaust (DEE). METHODS: DEE exposure prevalence and level estimates were used with Canadian Census and Labour Force Survey data to model the exposed population across the risk exposure period (REP, 1961-2001). Relative risks of lung cancer were calculated based on a meta-regression selected from the literature. PAFs were calculated using Levin's equation and applied to the 2011 lung cancer statistics obtained from the Canadian Cancer Registry. RESULTS: We estimated that 2.4% (95% CI 1.6% to 6.6%) of lung cancers in Canada are attributable to occupational DEE exposure, corresponding to approximately 560 (95% CI 380 to 1570) incident and 460 (95% CI 310 to 1270) fatal lung cancers in 2011. Overall, 1.6 million individuals alive in 2011 were occupationally exposed to DEE during the REP, 97% of whom were male. Occupations with the highest burden were underground miners, truck drivers and mechanics. Half of the attributable lung cancers occurred among workers with low exposure. CONCLUSIONS: This is the first study to quantify the burden of lung cancer attributable to occupational DEE exposure in Canada. Our results underscore a large potential for prevention, and a large public health impact from occupational exposure to low levels of DEE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».