CHLORINATION DISINFECTION BY-PRODUCTS IN CANADIAN DRINKING WATER AND BRAIN CANCER RISK
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: The etiology of brain cancers remains poorly understood. The study of brain cancer and chlorination disinfection by-products (CDBPs) in drinking water with the best exposure assessment suggested increased risk of brain cancer associated with long-term exposure to CDBPs. Our aim was to replicate this high-quality study in Canada. Methods: We conducted a population-based case-control study of 1009 incident cases of primary brain cancer and 5039 controls in eight Canadian provinces to assess the impact of chlorination disinfection by-products in Canadian drinking water on brain cancer risk. Mailed questionnaires were used to collect a lifetime residential history, source of drinking water, and other risk factors. We estimated the exposure to chlorination by-products in drinking water by combining questionnaire data with historical data on by-products levels for more than 600 water treatment plants. We included 684 cases and 3805 controls in the analysis who had exposure information for at least 70% of the period 5 to 45 years period prior to interview. Results: Risk was not related to lifetime average trihalomethane (THM) levels or years of exposure to THMs or to higher levels or longer duration of exposure to bromodichloromethane (BDCM). We observed no association with more years of exposure to THM at 3 levels: THM>20, >40 and >60 μg/l. The results for women and men were similar to that for both genders combined. Stratified analyses by histology subtype of brain cancer did not demonstrate any consistent relationship of brain cancer risk with either exposure to higher levels of THM or DBCM, or longer years of exposure to THM or DBCM, although increased risk was observed for some categories of exposure years for glioblastoma and astrocytoma tumors. Conclusions: Our study does not support the hypothesis that chlorination disinfection by-products play a significant role in the etiology of brain 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».