A meta-analysis of melanoma risk in industrial workers
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
Industrial workers are exposed to occupational pollutants, which may cause diseases such as cancer, but links to melanoma are not established. The identification of industry-related risk factors for melanoma incidence and mortality might be of importance for workers, health providers, and insurance companies. To assess melanoma incidence and mortality among oil/petroleum, chemical, and electrical industry workers. All studies reporting standardized mortality ratios (SMR) and/or standardized incidence ratios (SIR) of melanoma in workers employed in oil/petroleum, chemical, and electrical industries were included. Random-effect meta-analyses were carried out to summarize SIR and SMR for melanoma among oil/petroleum, chemical, and electrical industry workers. Heterogeneity was assessed using χ and I statistics. Possible source bias and quality were assessed using the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology checklist and a modified version of the Newcastle-Ottawa scale. Of 1878 citations retrieved, we meta-analyzed 21, 6, and 9 studies for the oil/petroleum, electrical, and chemical industry, respectively. Oil/petroleum industry: summary standardized incidence ratio (SSIR) = 1.23 [95% confidence interval (CI): 1.11-1.36, I = 45%]; summary standardized mortality ratio (SSMR) = 1.02 (95% CI: 0.81-1.28, I = 48%); subgroups: SSIR = 1.16 (95% CI: 1.01-1.32, I = 15%), SSMR = 1.19 (95% CI: 1.00-1.42, I = 20%). Electrical industry: SSIR = 1.00 (95% CI: 0.93-1.11, I = 72%); SSMR = 1.16 (95% CI: 0.74-1.81, I = 11%). Chemical industry: SSIR = 2.08 (95% CI: 0.47-9.24, I = 73%); SSMR = 2.01 (95% CI: 1.09-3.72, I = 33%). Our meta-analysis suggests a slightly increased risk of developing melanoma among oil/petroleum industry workers and an increased melanoma mortality among oil/petroleum and chemical industry workers. No increased risks were found among electrical industry workers.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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