Occupational exposures and lung cancer risk - an analysis of the CARTaGENE study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the possible associations between selected occupational agents and lung cancer risk. Methods: A case-cohort design was nested within the CARTaGENE study. Cases included all participants with an incident diagnosis of lung cancer occurring during the follow-up from 2009 to 2015 (N=178). For comparison, a sub-cohort of 1033 individuals was established based on a stratified sample of the cohort at baseline. Information on participants’ longest-held job was collected at baseline and coded by an occupational hygienist according to the International Standard Classification of Occupations 1968 (ISCO-68). The job codes were then linked to the Canadian Job Exposure Matrix (CANJEM) to determine the probability of exposure to a list of 258 agents. This analysis was restricted to the 28 most prevalent agents with at least 5 exposed cases. Separate multivariable logistic regression models with robust variance estimators were used to estimate odd ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) for the associations between each agent and lung cancer risk while controlling for established lung cancer risk factors, notably smoking. Results: Increased lung cancer risk was found among those exposed to ashes (OR=3.8; 95% CI: 1.5-9.5), hydrogen chloride (OR=4.4; 95% CI: 1.2-16.0), formaldehyde (OR=2.3; 95% CI: 1.3-4.2), cooking fumes (OR=2.4; 95% CI: 1.1-5.3), paints and varnishes used on surfaces other than metal and wood (OR=3.2; 95% CI: 1.0-9.8), alkanes (OR=2.6; 95% CI: 1.2-5.5), aliphatic aldehydes (OR= 2.9; 95% CI: 1.3-4.3), and cleaning agents (OR=1.6; 95% CI: 1.0-2.5). A reduced lung cancer risk was observed among participants exposed to gasoline engine emissions (OR=0.5; 95% CI: 0.2-1.0) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) from petroleum (OR=0.3; 95% CI: 0.1-0.9). Conclusion: Our preliminary findings provide support for the role of several occupational agents, for which we have limited knowledge, in contributing to lung cancer risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».