Additional burden of cancers due to environmental carcinogens in Newfoundland and Labrador: a spatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
Several environmental carcinogens are found to be spread across wide geographic areas, and the exposed inhabitants are at risk of developing various types of cancers. Arsenic and disinfection by-products in drinking water, ultraviolet rays from the sun, and agricultural chemicals used in golf courses were found to be the possible cancer risks. The study aimed to estimate the risks of cancer due to exposure to environmental carcinogens known to be present in wide geographic areas in Newfoundland and Labrador (NL). The NL cancer care registry provided 2008–2017 data (histological diagnosis, age, sex, and six-digit postal code) on cancers relevant to arsenic, disinfection by-products , ultraviolet rays , and agricultural chemical exposures. The geographic distribution of environmental carcinogens was collected from government sources and previous studies. Risk ratios (RR) of annual prevalence rates of cancers in high-risk (exposed to environmental carcinogens) and low-risk populations. For ultraviolet rays , arsenic, disinfection by-products , and agricultural chemicals, the RR (95% CI) were 1.5 (1.4–1.6), 1.25 (1.03–1.51), 1.8 (1.67–1.94), and 1.49 (1.3–1.7), respectively. An excess number of cancers in high-risk areas was possibly associated with exposure to environmental carcinogens . Public health regulations, environmental monitoring, health promotion, and increased awareness in high-risk areas can prevent exposure to environmental carcinogens.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».