LONG-TERM EXPOSURE TO AMBIENT AIR POLLUTION AND LUNG CANCER RISK IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Previous studies have identified air pollution exposure as a risk factor for lung cancer incidence. We examine lung cancer risk in Canada from exposure to long-term ambient air pollution. Methods: We utilize the lung cancer component of the National Enhanced Cancer Surveillance System, which includes 3280 lung cancer cases, with histology, and 5073 population controls collected between 1994 and 1998 in eight Canadian provinces. Cases were identified by provincial cancer registries and sent a research questionnaire (61.7 % response rate for contacted lung cancer cases). Questionnaires collected information on family income, education, marital status, BMI, smoking history, second-hand smoke exposure, alcohol use, dietary history, physical activity, and lifetime occupational exposures and residential histories (geocoded to 6-digit postal codes). Population controls, with an age/sex distribution similar to that of all cancer cases, received the same questionnaire (67.4% response rate for contacted controls). A spatiotemporal modeling approach was used to estimate individual’s annual air pollution exposures from 1970 to 1994 for PM2.5, NO2, and O3. Residential postal codes within 50km’s of fixed-site monitoring stations were assigned annual average concentrations. Postal codes located farther than 50km’s from a monitoring station were assigned predicted annual concentrations from national spatial pollutant surfaces, created from recent satellite-based (PM2.5 and NO2) and dispersion models (O3), calibrated with historical fixed-site monitoring data. Results: Odds ratios (95%CI) for lung cancer incidence associated with a 10-unit increase in PM2.5 (ug/m3), NO2 (ppb) and O3 (ppb) were 1.31 (1.00-1.72), 1.14 (1.04-1.26) and 0.84 (0.67-1.06), respectively, after adjustment for 17 individual and 4 geographical covariates. Differences in risk were also found by lung cancer histology. Conclusions: Long-term exposure to PM2.5 and NO2 air pollution was associated with increased lung cancer risk in Canada.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».