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Enregistrement W2958641711 · doi:10.1002/ijc.32575

Exposure to ambient air pollution and the incidence of lung cancer and breast cancer in the Ontario Population Health and Environment Cohort

2019· article· en· W2958641711 sur OpenAlexafffundabout
Li Bai, Saeha Shin, Richard T. Burnett, Jeffrey C. Kwong, Perry Hystad, Aaron van Donkelaar, Mark S. Goldberg, Éric Lavigne, Scott Weichenthal, Randall V. Martin, Ray Copes, Alexander Kopp, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of OttawaAir CanadaMcGill UniversityMcGill University Health CentreOttawa Public HealthUniversity of TorontoDalhousie UniversityHealth CanadaPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineBreast cancerLung cancerCancer registryCohortPopulationHazard ratioCancerCohort studyIncidence (geometry)Proportional hazards modelInternal medicineEnvironmental healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung and female breast cancers are highly prevalent worldwide. Although the association between exposure to ambient fine particulate matter (PM2.5) and lung cancer has been recognized, there is less evidence for associations with other common air pollutants such as nitrogen dioxide (NO2) and ozone (O3). Even less is known about potential associations between these pollutants and breast cancer. We conducted a population‐based cohort study to investigate the associations of chronic exposure to PM2.5, NO2, O3 and redox‐weighted average of NO2 and O3 (Ox) with incident lung and breast cancer, using the Ontario Population Health and Environment Cohort (ONPHEC), which includes all long‐term residents aged 35–85 years who lived in Ontario, Canada, 2001–2015. Incident lung and breast cancers were ascertained using the Ontario Cancer Registry. Annual estimates of exposures were assigned to the residential postal codes of subjects for each year during follow‐up. We used Cox proportional‐hazards models adjusting for personal‐ and neighborhood‐level covariates. Our cohorts for lung and breast cancer analyses included ~4.9 million individuals and ~2.5 million women, respectively. During follow‐up, 100,146 incident cases of lung cancer and 91,146 incident cases of breast cancer were diagnosed. The fully adjusted analyses showed positive associations of lung cancer incidence with PM2.5 (hazard ratio [HR] = 1.02 [95% CI: 1.01–1.05] per 5.3 μg/m3) and NO2 (HR = 1.05 [95% CI: 1.03–1.07] per 14 ppb). No associations with lung cancer were observed for O3 or Ox. Relationships between PM2.5 and NO2 with lung cancer exhibited a sublinear shape. We did not find compelling evidence linking air pollution to breast cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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