Correlation of Occupational Exposure and Risk of Genitourinary Malignancies: A Canadian Population Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Examining the impact of occupational exposure on malignancy is important in risk stratifying individual patients. To this end, our analyses focus on explaining the industrial effects on bladder, kidney and prostate cancer. Methods: Data were obtained from a population-based linked dataset, Canadian Census Health and Environment Cohort. Approximately 2.7 million people aged 25 or older who responded to the 1991 long-form Census questionnaire were linked with the Canadian Cancer Registry. Inclusion criteria included diagnosis between June 4, 1991, and December 31, 2010. Cox Proportional Hazards models were used to predict incidences of cancer with the agricultural industry as a reference point. Sex-specific analyses were then carried out. Results: Bladder cancer was diagnosed in 6970 men and 1665 women. The real estate industry was associated with increased risk for both sexes (men: hazard ratio [HR] 1.34; 95% confidence interval [CI]: 1.12-1.62, p<0.01; women: HR 1.63; 95% CI: 1.12-2.37, p< 0.05). Kidney cancer incidence was 4380 men and 1900 women. Health and social service was the only industry with increased risk for both men (HR 1.30; 95% CI: 1.04-1.62, p<0.05) and women (HR 1.36; 95% CI: 1.01-1.83, p<0.05). Prostate cancer incidence was 35220 men. A number of industries had a lower risk of prostate cancer diagnoses, such as accommodation and food (HR 0.77; 95% CI: 0.70-0.84, p<0.0001), when compared to the agriculture industry. Conclusions: Multivariate analysis, controlling for socioeconomic factors, found effects of real estate industry and health and social service consistently for both sexes in bladder and kidney cancer diagnosis, respectively. Prostate cancer incidence was highest in men from the agriculture industry.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».