Shared social mechanisms underlying the risk of nine cancers: A life course study
Notice bibliographique
Résumé
Identifying life periods during which social conditions have the highest impact on risk of common cancers in a population may help to reveal their underlying shared social mechanisms. We used the life course framework to estimate the extent to which life course SEP is associated with risk of nine cancers. In addition, we tested whether these associations conform to a critical period or cumulative life course model. Data were from a population-based case-control study of occupational exposures and cancer conducted in Montreal, Canada. Participants were males aged 35-70 years (n = 2,547) residing in the Montreal metropolitan area with primary, histologically confirmed cancers diagnosed between 1979 and 1985. Population controls (n = 512) were sampled from electoral lists. SEP was measured at three different periods of life based on respondent's report: during childhood, young adulthood and mid-life. We used a structured modeling approach using a series of unconditional logistic regressions to test which models best fit the data. Life course SEP increased the risk of all cancers. SEP in childhood was identified as a critical period for prostate and all gastrointestinal tract cancers except for esophagus cancer. In addition, the accumulation model best explained the data for melanoma and lung squamous cell carcinoma. Our findings suggest that childhood social circumstances are a common risk factor for several cancers among men; our results provide insights into the mechanisms involved in the etiology of nine cancers.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».