Exposure to crystalline silica in Canadian workplaces and the risk of kidney cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The causes of kidney cancer are not well understood though occupational exposures are thought to play a role. Crystalline silica is a known human carcinogen, and despite previous links with kidney disease, there have been few studies investigating its association with kidney cancer. We addressed this research gap using a population-based case-control study of Canadian men. METHODS: Questionnaire data were obtained from individuals with histologically confirmed kidney cancer, and population-based controls recruited from eight Canadian provinces (1994-1997). An industrial hygienist characterised participants' lifetime occupational exposure, and their confidence in the assessment (possibly, probably or definitely exposed) to silica on three dimensions (intensity, frequency and duration), and cumulative exposure was estimated. Logistic regression was used to estimate ORs and 95% CIs, adjusting for potential confounders. RESULTS: Nearly half of the 689 kidney cancer cases (49%) and 2369 controls (44%) had ever been occupationally exposed to crystalline silica. In a fully adjusted model, workers ever-exposed to silica had a slightly increased risk of kidney cancer relative to those who were unexposed (OR 1.10, 95% CI 0.92 to 1.32). Odds were modestly (and generally not statistically significantly) increased for models with duration of exposure and cumulative exposure, though exposure-response relationships were not evident. CONCLUSIONS: Our findings do not provide evidence that occupational exposure to crystalline silica increases risk of kidney cancer in men.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».