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Enregistrement W3159816924 · doi:10.5271/sjweh.3967

Application of two job indices for general occupational demands in a pooled analysis of case–control studies on lung cancer

2021· article· en· W3159816924 sur OpenAlexafffund
Jan Hovanec, Jack Siemiatycki, David I. Conway, Ann Olsson, Pascal Guénel, Danièle Luce, Karl‐Heinz Jöckel, Hermann Pohlabeln, Wolfgang Ahrens, Stefan Karrasch, Heinz‐Erich Wichmann, Per Gustavsson, Dario Consonni, Franco Merletti, Lorenzo Richiardi, Simonato Lorenzo, Cristina Fortes, Marie‐Elise Parent, Paul A. Demers, Maria Teresa Landi, Neil E. Caporaso, Guillermo Fernández‐Tardón, David Zaridze, Beata Świątkowska, Tamás Pándics, Jolanta Lissowska, Eleonóra Fabiánová, John K. Field, Dana Mateș, Vladimír Bencko, Lenka Foretová, Vladimí­r Janout, Hans Kromhout, Roel Vermeulen, Paolo Boffetta, Kurt Straíf, Joachim Schüz, Swaantje Casjens, Beate Pesch, Thomas Brüning, Thomas Behrens

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCancer Care OntarioUniversity of TorontoUniversité de MontréalCanada Research ChairsCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of TorontoUniversità degli Studi di TorinoFondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore PoliclinicoUniversidad de OviedoCancer Care OntarioDeutsche Gesetzliche UnfallversicherungDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteHelmholtz Zentrum MünchenUniversità degli Studi di PadovaNational Institutes of HealthInstitut national de la recherche scientifiqueKarolinska Institutet
Mots-clésLung cancerPsychosocialOdds ratioMedicineConfidence intervalDemographyOccupational prestigeLogistic regressionJob controlGerontologyEnvironmental healthOncologyInternal medicinePopulationSocioeconomic statusPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We investigated general job demands as a risk factor for lung cancer as well as their role in the association between occupational prestige and lung cancer. METHODS: In 13 case-control studies on lung cancer, as part of the international SYNERGY project, we applied indices for physical (PHI) and psychosocial (PSI) job demands - each with four categories (high to low). We estimated odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for lung cancer by unconditional logistic regression, separately for men and women and adjusted for study centre, age, smoking behavior, and former employment in occupations with potential exposure to carcinogens. Further, we investigated, whether higher risks among men with low occupational prestige (Treiman's Standard International Occupational Prestige Scale) were affected by adjustment for the job indices. RESULTS: In 30 355 men and 7371 women, we found increased risks (OR) for lung cancer with high relative to low job demands in both men [PHI 1.74 (95% CI 1.56-1.93), PSI 1.33 (95% CI 1.17-1.51)] and women [PHI 1.62 (95% CI 1.24-2.11), PSI 1.31 (95% CI 1.09-1.56)]. OR for lung cancer among men with low occupational prestige were slightly reduced when adjusting for PHI [low versus high prestige OR from 1.44 (95% CI 1.32-1.58) to 1.30 (95% CI 1.17-1.45)], but not PSI. CONCLUSIONS: Higher physical job demands were associated with increased risks of lung cancer, while associations for higher psychosocial demands were less strong. In contrast to physical demands, psychosocial demands did not contribute to clarify the association of occupational prestige and lung cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,013
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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