Surveillance of cancer risks for firefighters, police, and armed forces among men in a Canadian census cohort
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
BACKGROUND: Firefighters, police, and armed services may be exposed to hazards such as combustion by-products and shift work. METHODS: The CanCHEC cohort linked 1991 census data to the Canadian cancer registry for follow up. Cox proportional hazards modeling was used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) to estimate risks for firefighter, police, or armed forces compared to workers in other occupations. RESULTS: The cohort of 1 108 410 men included 4535 firefighters, 10 055 police, and 9165 armed forces. For firefighters, elevated risks were noted for Hodgkin's lymphoma (HR: 2.89, 95%CI: 1.29-6.46), melanoma (HR: 1.67, 95%CI: 1.17-2.37), and prostate cancer (HR: 1.18, 95%CI: 1.01-1.37). Police had elevated risks for melanoma (HR:1.69, 95%CI: 1.32-2.16) and prostate cancer (HR:1.28, 95%CI: 1.14-1.42). No significant associations were found for armed forces workers. CONCLUSIONS: Canadian firefighters, police, and armed services, may be at an increased risk of developing certain cancers. Results suggested that a healthy worker effect may influence risk estimates.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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