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Enregistrement W3096837140 · doi:10.3390/app10217489

Air Pollution Associates with Cancer Incidences in Poland

2020· article· en· W3096837140 sur OpenAlexaboutno aff
Norbert Tuśnio, Jakub Fichna, Przemysław Nowakowski, Piotr Tofiło

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantEnvironmental healthAir pollutionPopulationEnvironmental sciencePollutionLung cancerEnvironmental protectionMedicinePathologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many countries around the world (including the United States, Canada, and Spain), research is being conducted into the impact of air pollution on the formation of various types of cancer. For a long time it was thought that the inhalation of pollutants could lead to lung diseases. Now the effects of air pollutants on tumors in the airways, kidneys, bladder, breast, and colon have been investigated and are better understood. It is now known that particulates in air pollution can cross the blood–brain barrier and also reach the placenta. The aim of this study was to find a possible relationship between the emission of pollutants into the atmosphere and the formation of specific types of tumors in the Polish population. Two databases available on the Internet were used in the analysis: the bank of measurement data on air quality in Poland (the repository of Environmental Protection Inspection) and cancer statistics. The pollution measurement data for the years 2000–2016 were taken from the Chief Inspectorate for Environmental Protection website, a database with results from 264 stations located in Poland for 13 types of gases and atmospheric pollutants. Statistical data on cancer C00–D09 (according to the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision (ICD-10)) in the Polish population in the years 1999–2015 were retrieved from onkologia.org.pl. A novel code was constructed, allowing the downloading of statistics from the databases, examination of their correlation, and selection of the best model of regression through machine learning. The results of the analyses indicate a high correlation of air pollution with the incidence of selected types of cancer. Particularly noteworthy is the observed effect of NOx on the incidence of small and large intestine cancers in the Masovia and West Pomerania provinces. The other gases and pollutants with the most significant impact on the incidence of gastrointestinal cancer have also been identified. Based on statistical analysis, we found a correlation between air pollution and tumor incidence in individual provinces, as well as an influence of the emission of nitrogen oxides on the cancer incidence rate.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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