An approach to estimating the environmental burden of cancer from known and probable carcinogens: application to Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantifying the potential cancer cases associated with environmental carcinogen exposure can help inform efforts to improve population health. This study developed an approach to estimate the environmental burden of cancer and applied it to Ontario, Canada. The purpose was to identify environmental carcinogens with the greatest impact on cancer burden to support evidence-based decision making. METHODS: We conducted a probabilistic assessment of the environmental burden of cancer in Ontario. We selected 23 carcinogens that we defined as "environmental" (e.g., pollutants) and were relevant to the province, based on select classifications provided by the International Agency for Research on Cancer. We evaluated population exposure to the carcinogens through inhalation of indoor/outdoor air; ingestion of food, water, and dust; and exposure to radiation. We obtained or calculated concentration-response functions relating carcinogen exposure and the risk of developing cancer. Using both human health risk assessment and population attributable fraction models in a Monte Carlo simulation, we estimated the annual cancer cases associated with each environmental carcinogen, reporting the simulation summary (e.g., mean and percentiles). RESULTS: ) in outdoor air. Eight other carcinogens had an estimated mean burden of at least 10 annual cancer cases: acrylamide, arsenic, asbestos, chromium, diesel engine exhaust particulate matter, dioxins, formaldehyde, and second-hand smoke. The remaining 12 carcinogens had an estimated mean burden of less than 10 annual cancer cases in Ontario. CONCLUSIONS: We found the environmental burden of cancer in Ontario to fall between previously estimated burdens of alcohol and tobacco use. These results allow for a comparative assessment across carcinogens and offer insights into strategies to reduce the environmental burden of cancer. Our analysis could be adopted by other jurisdictions and repeated in the future for Ontario to track progress in reducing cancer burden, assess newly classified environmental carcinogens, and identify top burden contributors.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».