Shift work and risk of skin cancer: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Shift work with circadian disruption has been considered as a carcinogenic risk factor for skin cancer. The few prior studies that investigated the association between shift work and skin cancer have inconclusive results. Our main objective was to evaluate the associations between shift work and the risks of different types of skin cancer. We systematically searched PubMed, Web of Science, Cochrane Library, EMBASE and Science Direct until October 2018 for studies that included a relationship between shift work and skin cancer. Our search yielded 193 articles and 9 studies met the criteria for our review. The included studies involved 3,579,147 participants and 17,308 skin cancer cases. Overall, ever shift work, was associated with increased risk of melanoma (RR = 1.10, 95% CI = 1.05-1.16) and a significant decrease in the risk of BCC (RR = 0.90, 95% CI = 0.88-0.93). No association between shift work and the risk of SCC was detected. Interestingly, our dose response analysis demonstrated that the risk of melanoma cumulatively increases by 2% for every year of shift work (RR = 1.02; 95% CI = 1.00-1.03). In conclusion, shift work is associated with increased risk of melanoma and deceased risk of BCC. Further studies are needed to confirm our findings and to elucidate the related potential biological mechanisms.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».