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Enregistrement W3081509725 · doi:10.1136/oemed-2020-106470

Role of occupational exposures in lung cancer risk among women

2020· article· en· W3081509725 sur OpenAlexafffundabout
Mengting Xu, Vikki Ho, Jack Siemiatycki

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailCancer Research Society
Mots-clésLung cancerMedicineLogistic regressionPopulationDemographyCancerMultivariate analysisEnvironmental healthOccupational medicineOccupational exposureGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To explore possible associations between selected occupational agents and lung cancer risk among women. METHODS: A population-based case-control study on lung cancer was conducted from 1996 to 2001 in Montreal, Canada. Cases were individuals diagnosed with incident lung cancer and population controls were randomly selected from electoral lists and frequency-matched to age and sex distributions of cases. Questionnaires on lifetime occupational history, smoking and demographic characteristics were collected during in-person interviews. As part of a comprehensive exposure assessment protocol, experts reviewed each subject's work history and assessed exposure to many agents. The current analysis, restricted to working women in the study, includes 361 cases and 521 controls. We examined the association between lung cancer and each of 22 occupational exposures, chosen because of their relatively high prevalences among these women. Each exposure was analysed in a separate multivariate logistic regression model, adjusted for smoking and other selected covariates. RESULTS: There were few elevated OR estimates between lung cancer and any of the agents, and none were statistically significant, although the limited numbers of exposed women engendered wide CIs. CONCLUSIONS: There was little evidence to suggest that women in this population had experienced excess risks of lung cancer as a result of their work exposures. However, the wide CIs preclude any strong inferences in this regard.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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