Use of a Canadian Population-Based Surveillance Cohort to Test Relationships Between Shift Work and Breast, Ovarian, and Prostate Cancer
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Shift work with circadian disruption is a suspected human carcinogen. Additional population-representative human studies are needed and large population-based linkage cohorts have been explored as an option for surveillance shift work and cancer risk. This study uses a surveillance linkage cohort and job-exposure matrix to test relationships. METHODS: We estimated associations between shift work and breast, ovarian, and prostate cancer using the population-based Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC), linking the 1991 Canadian census to national cancer registry and mortality databases. Prevalence estimates from population labour survey data were used to estimate and assign probability of night, rotating, or evening shifts by occupation and industry. Cohort members were assigned to high (>50%), medium (>25 to 50%), low (>5 to 25%), or no (<5%) probability of exposure categories. Cox proportional hazards modelling was used to estimate associations between shift work exposure and incidence of prostate cancer in men and ovarian and breast cancer in women. RESULTS: The cohort included 1 098 935 men and 939 520 women. Hazard ratios (HRs) indicated null or inverse relationships comparing high probability to no exposure for prostate cancer: HR = 0.96, 95% confidence interval (CI) = 0.91-1.02; breast cancer: HR = 0.94, 95% CI = 0.90-0.99; and ovarian cancer: HR = 0.99, 95% CI = 0.87-1.13. CONCLUSIONS: This study showed inverse and null associations between shift work exposure and incidence of prostate, breast, or ovarian cancer. However, we explore limitations of a surveillance cohort, including a possible healthy worker survivor effect and the possibility that this relationship may require the nuanced exposure detail in primary collection studies to be measurable.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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