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Enregistrement W3107745793 · doi:10.71781/1093

Methodological considerations of the Canadian job-exposure matrix and the evaluation of the risk of brain cancer in relation to occupational exposure to metallic compounds

2018· dissertation· en· W3107745793 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Pasquet

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational exposureRelation (database)Job-exposure matrixBrain cancerOccupational cancerMedicineMatrix (chemical analysis)Environmental healthCancerComputer scienceMaterials scienceComposite materialInternal medicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer du cerveau est associé à une morbidité importante et à un fardeau économique considérable pour les systèmes de santé, les patients et leur famille. Malheureusement, on en sait toujours très peu sur l’étiologie de cette maladie. Les métaux, les métalloïdes et les fumées de soudures constituent une grande famille de cancérogènes professionnels potentiels à laquelle des millions de travailleurs sont exposés. La littérature scientifique fournit certains éléments de preuve que l’exposition professionnelle à quelques composés métalliques pourrait augmenter le risque de cancer du cerveau, mais la plupart des études publiées étaient limitées dans leur taille d’échantillons et en leurs capacités de mesurer efficacement l’exposition professionnelle à vie. Cette thèse a pour objectif de fournir de nouveaux éléments de preuve concernant l’association entre l’exposition professionnelle à certains composés métalliques et les deux principaux sous-types histologiques du cancer du cerveau, le gliome et le méningiome. Deux projets existants constituent la base de cette thèse: INTEROCC, une grande étude internationale cas-témoins sur l’association entre l’exposition professionnelle et le cancer du cerveau, incluant 2 054 cas de gliome, 1 924 cas de méningiome et 5 601 témoins, ainsi que CANJEM, une nouvelle matrice emplois-exposition basée sur plus de 30 000 emplois. CANJEM est un tableau croisé de trois axes: un axe de codes professionnels, un axe de périodes de temps et un axe d’agents chimiques. CANJEM fournit diverses mesures d’exposition à des agents professionnels sélectionnés en fonction d’un titre occupationnel et d’une période de temps. CANJEM étant un outil complexe conçu pour offrir une flexibilité considérable à l’utilisateur, les deux premiers volets de cette thèse ont été consacrés à l’examen de certaines des considérations méthodologiques associées à l’utilisation de CANJEM dans le cadre d’une étude épidémiologique. Premièrement, nous avons examiné comment la modification de la résolution des axes de codes professionnels et de périodes de temps influençait la proportion d’emplois pouvant être liés à CANJEM dans l’étude INTEROCC. Nous avons ensuite comparé l’accord de paires de versions de CANJEM pour la probabilité d’exposition et la concentration pondérée par la fréquence d’exposition de 19 composés métalliques en utilisant le coefficient d’accord de Gwet (AC2). Nous avons observé que, selon la résolution utilisée, CANJEM pouvait lier entre 70,7% et 98,1% de l’ensemble des emplois disponibles dans l’étude INTEROCC. De plus, la modification de l’axe de code professionnel avait un impact plus important que la modification de l’axe de période de temps sur les mesures d’expositions. Deuxièmement, l’évaluation par des experts est généralement considérée comme l’étalon-or dans l’évaluation rétrospective de l’exposition professionnelle. Différents seuils peuvent être appliqués à la probabilité d’exposition fournie par CANJEM afin de distinguer «exposé» de «non exposé». Nous avons comparé les rapports de cotes (RC) obtenus à l’aide de plusieurs versions de variables d’exposition binaire et cumulative pour neuf cancérogènes potentiels du poumon avec des RC obtenus à l’aide de l’évaluation par des experts. Des modèles de régression logistique inconditionnels ont été utilisés pour examiner l’association entre chaque variable d’exposition et le cancer du poumon chez 1 200 cas de cancer du poumon et 1 505 témoin issus d’une étude cas-témoin basée à Montréal. La sensibilité de l’évaluation dérivée de CANJEM par rapport à l’évaluation par experts variait de 0,12 à 0,78, tandis que la spécificité variait de 0,84 à 0,99. Dans l’ensemble, CANJEM a été capable reproduire les associations obtenues avec l’évaluation par experts, l’utilisation de seuils de probabilité de 25% ou 50% fournissant généralement les meilleurs résultats. Finalement, nous avons examiné le lien entre l’exposition professionnelle à 21 composés métalliques et le gliome ainsi que le méningiome dans l’étude INTEROCC à l’aide de régressions logistiques conditionnelles. La stratégie analytique était basée sur les observations faites dans les deux premiers volets. Nous n’avons observé aucune preuve de la présence d’association entre les agents sélectionnés et le gliome, mais la présence d’associations positives entre ces agents et le méningiome a été suggérée. Des associations statistiquement significatives ont également été observées entre le méningiome et une exposition inférieure à 15 ans aux fumées de plomb (RC (intervalle de confiance de 95%)) (1,67 (1,02-2,74)), aux composés du zinc (2,14 (1,02-3,89)), aux fumées de soudure (1,80 (1,17-2,77)), aux fumées d’oxydes métalliques (1,51 (1,03-2,21)) et entre une faible exposition cumulée au chrome VI (1,99 (1,03-3,84)) et aux fumées de brasage (1,83 (1,17-2,87)). L’évaluation rétrospective de l’exposition constitue l’un des principaux défis de l’épidémiologie professionnelle. Dans cette thèse, nous avons constaté que CANJEM, bien qu’imparfaite, était une approche appropriée pour l’évaluation de l’exposition professionnelle dans les études épidémiologiques. Bien qu’il soit difficile de déterminer le rôle exact joué par chacun des agents examinés, nos résultats supportent la présence d’une association positive entre les composés métalliques et plus particulièrement les fumées métalliques et le méningiome.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2018
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