A meta-analysis of melanoma risk in industrial workers
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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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 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 ».