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Enregistrement W2967504643 · doi:10.1002/ajim.22999

The impact of night shift work on breast cancer: Results from the Burden of Occupational Cancer in Canada Study

2019· article· en· W2967504643 sur OpenAlexafffundabout
Manisha Pahwa, France Labrèche, Joanne Kim, Marianne Harris, Chaojie Song, Cheryl Peters, Victoria H Arrandale, Hugh Davies, Chris McLeod, Paul A. Demers

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversitySimon Fraser UniversityPublic Health OntarioOccupational Cancer Research CentreToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoCancer Care OntarioUniversité de MontréalInstitute for Work & HealthUniversity of CalgaryInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineBreast cancerConfidence intervalDemographyShift workCancerIncidence (geometry)PopulationOccupational cancerRelative riskInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We estimated the proportion and number of female breast cancer cases in Canada attributable to night shift work, a probable cause of breast cancer. METHODS: Levin's equation was used to calculate population attributable fractions (PAFs) among Canadian women who ever worked night/rotating shifts from 1961 to 2000, accounting for labor turnover and survival to the year 2011. The calculated PAFs were applied to 2011 Canadian breast cancer incidence statistics to obtain the number of attributable cases. RESULTS: Approximately 1.5 million women ever worked night/rotating shifts during 1961-2000 and survived to 2011. The PAFs ranged from 2.0% (95% confidence interval [CI]: 1.4-6.2) to 5.2% (95% CI: 3.7-13.6), and 470 to 1200 incident breast cancer cases in 2011 were likely due to shift work, of which 38% would have been diagnosed among women in health-related occupations. CONCLUSIONS: More research is needed to increase the certainty of this association, but current evidence supports workplace-based prevention.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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