Exposure to ambient air pollution and the incidence of lung cancer and breast cancer in the Ontario Population Health and Environment Cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».