Ambient air pollution and incident bladder cancer risk: Updated analysis of the Spanish Bladder Cancer Study
Notice bibliographique
Résumé
Although outdoor air pollution and particulate matter in outdoor air have been consistently linked with increased lung cancer risk, the evidence for associations at other cancer sites is limited. Bladder cancer shares several risk factors with lung cancer and some positive associations of ambient air pollution and bladder cancer risk have been observed. This study examined associations of ambient air pollution and bladder cancer risk in the large‐scale Spanish Bladder Cancer Study. Estimates of ambient fine particulate matter (PM2.5) and nitrogen dioxide (NO2) concentrations were assigned to the geocoded participant residence of 938 incident bladder cancer cases and 973 hospital controls based on European multicity land‐use regression models. Adjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CI) for associations of ambient air pollution and bladder cancer risk were estimated using unconditional logistic regression models. Overall, there was no clear association between either ambient PM2.5 (OR per 5.9 μg/m3 = 1.06, 95% CI 0.71–1.60) or NO2 (OR per 14.2 μg/m3 = 0.97, 95% CI 0.84–1.13) concentrations and incident bladder cancer risk. There was no clear evidence for effect modification according to age group, sex, region, education, cigarette smoking status, or pack‐years. Results were also similar among more residentially stable participants and in two‐pollutant models. Overall, there was no clear evidence for associations of ambient PM2.5 and NO2 concentrations and incident bladder cancer risk. Further research in other large‐scale population studies is needed with detailed information on measured or modeled estimates of ambient air pollution concentrations and individual level risk factors.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».