Residential exposure to fine particulate matter air pollution and incident breast cancer in a cohort of Canadian women
Notice bibliographique
Résumé
Background: Air pollution has been classified as a human carcinogen based largely on epidemiological studies of lung cancer. Recent research suggests that exposure to ambient air pollution increases the risk of breast cancer. Methods: Our aim was to characterize associations between residential exposure to ambient fine particulate matter (PM 2.5 ) and the incidence of breast cancer in a cohort of 89,247 women enrolled in the Canadian National Breast Screening Study between 1980 and 1985. Vital status and incident cancers were determined through record linkage to the national registry data through 2005. Individual-level estimates of exposures to PM 2.5 at baseline were derived from satellite observations. Six thousand five hundred three incident breast cancers were identified during follow-up. We classified menopausal status using self-reported information collected at baseline and by attained age (50, 52, and 54 years) as women were followed-up. We computed hazard ratios (HRs) and their 95% confidence intervals (CI) using age as the time axis. Models were adjusted for several individual risk factors, including reproductive history, as well as census-based neighborhood-level characteristics. Results: The median residential concentration of PM 2.5 was 9.1 μg/m 3 . In models adjusted for personal and contextual risk factors, a 10-μg/m 3 increase in PM 2.5 was associated with an elevated risk of premenopausal (HR = 1.26; 95% CI = 0.99, 1.61) but not postmenopausal breast cancer (HR = 1.01; 95% CI = 0.94, 1.10). The elevated risk of premenopausal breast cancer from PM 2.5 was only evident among those randomized to the screening arm of the study. Conclusions: Our findings support the hypothesis that exposure to low concentrations of PM 2.5 increase the risk of premenopausal breast cancer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».