O8A.1 Estimating the burden of lung cancer due to occupational exposure to radon gas
Notice bibliographique
Résumé
Background Radon is a well-known cause of lung cancer. Our goal was to estimate the prevalence and level of occupational exposure to radon, and to estimate the current lung cancer burden caused by radon exposure in Canadian workplaces. Methods Highly exposed (i.e. underground) workers were assigned exposure proportions at the national level using CAREX methodology. Exposure for the indoor working population was estimated using province-specific radon measurements from the Canadian federal building survey (n=12 870 samples). The proportion of workers exposed to specific ranges of radon (50–100, 100–150, 150–200, 200–400, 400–800,>800 Bq/m 3 ) were calculated and we assigned the midpoint of the range as the average radon concentration for each exposure group. For the >800 Bq/m 3 category, the province-specific mean of measurements>800 Bq/m 3 was assigned. The above exposure assessment was applied to a population model of the historical Canadian labour force and exposures between 1961 and 2001 (the risk exposure period) were considered as contributing to cancer cases in 2011. The BEIR VI exposure-age-concentration model was used to assign relative risks by exposure category. The population attributable fraction was calculated using Levin’s equation. Results There were an estimated 4.4 million indoor workers and 26 000 highly exposed workers exposed to radon during the risk exposure period. Nearly 80% of these workers were exposed below 50 Bq/m3 (half the WHO reference level). Combining the indoor and highly exposed workers, we calculated that 0.80% of lung cancers are attributable to occupational radon exposure; this equates to 188 lung cancer cases per year. Conclusions Ours was the first study to use a data-driven approach to estimate radon exposure and lung cancer burden for indoor workers. Some of the attributable cases can be prevented by reducing workers’ exposure at workplace.
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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 ».