Interactions between occupational exposure to extremely low frequency magnetic fields and chemicals for brain tumor risk in the INTEROCC study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Brain tumors are a serious, often fatal disease with few established risk factors. Although ionizing radiation has been clearly linked with brain tumors, there are a number of other environmental and occupational possible risk factors. There may also be interactions between occupational chemical and physical agents for brain tumors however the past epidemiological literature has been sparse. One previous epidemiological study examined potential interactive effects between occupational exposure to extremely low frequency magnetic fields (ELF-MF) and chemical agents with various interactive effects observed. Aims: The aim of this paper was to examine the possible joint effects of occupational agents for brain tumors including occupational ELF-MF and chemicals in the large-scale INTEROCC study. Methods: INTEROCC includes seven participating countries (Australia, Canada, France, Germany, Israel, New Zealand, United Kingdom) from the parent INTERPHONE study. Cases of primary brain glioma and meningioma aged at least 20 years were recruited between 2000 and 2004. Detailed occupational history data was collected for jobs held for at least six months. Job titles were coded into standard international occupational classifications and estimates of ELF-MF and chemical exposure were assigned based on job exposure matrices. Odds ratios (and 95% confidence intervals) for single and co-occupational exposures were calculated according to a common reference category. Results: Data on a total of 3,978 brain tumor cases, including 2,054 gliomas and 1,924 meningiomas, were analyzed with 5,601 control subjects. A number of interactions between ELF-MF and chemicals, particularly metals, were observed for glioma. Possible methodological factors underlying findings are explored. Conclusions: Further research examining possible joint effects of occupational agents for brain tumors with refined assessments of occupational exposure in other large-scale studies is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».