Global and regional burden of cancer in 2016 arising from occupational exposure to selected carcinogens: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study provides a detailed analysis of the global and regional burden of cancer due to occupational carcinogens from the Global Burden of Disease 2016 study. METHODS: The burden of cancer due to 14 International Agency for Research on Cancer Group 1 occupational carcinogens was estimated using the population attributable fraction, based on past population exposure prevalence and relative risks from the literature. The results were used to calculate attributable deaths and disability-adjusted life years (DALYs). RESULTS: There were an estimated 349 000 (95% Uncertainty Interval 269 000 to 427 000) deaths and 7.2 (5.8 to 8.6) million DALYs in 2016 due to exposure to the included occupational carcinogens-3.9% (3.2% to 4.6%) of all cancer deaths and 3.4% (2.7% to 4.0%) of all cancer DALYs; 79% of deaths were of males and 88% were of people aged 55 -79 years. Lung cancer accounted for 86% of the deaths, mesothelioma for 7.9% and laryngeal cancer for 2.1%. Asbestos was responsible for the largest number of deaths due to occupational carcinogens (63%); other important risk factors were secondhand smoke (14%), silica (14%) and diesel engine exhaust (5%). The highest mortality rates were in high-income regions, largely due to asbestos-related cancers, whereas in other regions cancer deaths from secondhand smoke, silica and diesel engine exhaust were more prominent. From 1990 to 2016, there was a decrease in the rate for deaths (-10%) and DALYs (-15%) due to exposure to occupational carcinogens. CONCLUSIONS: Work-related carcinogens are responsible for considerable disease burden worldwide. The results provide guidance for prevention and control initiatives.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».