Cancer in General Responders Participating in World Trade Center Health Programs, 2003–2013
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following the September 11, 2001, attacks on the World Trade Center (WTC), thousands of workers were exposed to an array of toxins known to cause adverse health effects, including cancer. This study evaluates cancer incidence in the WTC Health Program General Responder Cohort occurring within 12 years post exposure. METHODS: The study population consisted of 28 729 members of the General Responder Cohort enrolled from cohort inception, July 2002 to December 31, 2013. Standardized incidence ratios (SIRs) were calculated with cancer case inclusion and follow-up starting post September 11, 2001 (unrestricted) and, alternatively, to account for selection bias, with case inclusion and follow-up starting 6 months after enrollment in the WTC Health Program (restricted). Case ascertainment was based on linkage with six state cancer registries. Under the restricted criterion, hazard ratios were estimated using multivariable Cox proportional hazards models for all cancer sites combined and for prostate cancer. RESULTS: Restricted analyses identified 1072 cancers in 999 responders, with elevations in cancer incidence for all cancer sites combined (SIR = 1.09, 95% confidence interval [CI] = 1.02 to 1.16), prostate cancer (SIR = 1.25, 95% CI = 1.11 to 1.40), thyroid cancer (SIR = 2.19, 95% CI = 1.71 to 2.75), and leukemia (SIR = 1.41, 95% CI = 1.01 to 1.92). Cancer incidence was not associated with any WTC exposure index (composite or individual) for all cancer sites combined or for prostate cancer. CONCLUSION: Our analyses show statistically significant elevations in cancer incidence for all cancer sites combined and for prostate and thyroid cancers and leukemia. Multivariable analyses show no association with magnitude or type of exposure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle