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Enregistrement W2890423515 · doi:10.17269/s41997-018-0095-9

Workplace exposure to asbestos and the risk of kidney cancer in Canadian men

2018· article· en· W2890423515 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cheryl Peters, Marie‐Élise Parent, Shelley A. Harris, Linda Kachuri, Lidija Latifovic, Laura Bogaert, Paul J. Villeneuve

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensCancer Care OntarioPublic Health OntarioUniversity of TorontoCarleton UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAsbestosMedicineKidney cancerEnvironmental healthOdds ratioCancerPopulationConfidence intervalLogistic regressionCase-control studyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Previous studies considered the role of occupational causes in kidney cancer but were limited by small sample sizes and imprecise exposure assessment. This study examined the relationship between occupational exposure to asbestos and the risk of kidney cancer across a range of jobs in a large, population-based case-control study in Canada. METHODS: Data were from the case-control component of the National Enhanced Cancer Surveillance System, a study conducted between 1994 and 1997 in eight Canadian provinces. Male kidney cancer cases, histologically confirmed, and controls completed questionnaires on socio-demographics, anthropometry, diet, smoking, secondhand smoke exposure, and physical activity. Occupational histories were also collected, including each job held for at least 1 year since the age of 18. Occupational hygienists, blinded to case status, assigned exposure to asbestos, considering intensity, frequency, and probability of exposure (each 3-point scales). Logistic regression was used to estimate the odds of kidney cancer in exposed participants (defined using three metrics) compared to those without asbestos exposure. RESULTS: There were 712 cases and 2454 controls in these analyses. Ever-exposure to asbestos was associated with 20% increased odds of kidney cancer compared to unexposed workers (OR 1.2, 95% confidence interval 1.0-1.4 when including possibly exposed workers). A small increase in risk was observed with cumulative exposure, while increasing intensity of exposure was related to increased odds of kidney cancer. CONCLUSIONS: This study found some evidence for an association between occupational exposure to asbestos and kidney cancer. Higher intensity of exposure to asbestos had the strongest relationship with kidney cancer risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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