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Enregistrement W3186200625 · doi:10.3390/cancers13143581

Occupational Exposure to Carcinogens and Occupational Epidemiological Cancer Studies in Iran: A Review

2021· review· en· W3186200625 sur OpenAlexaff
Bayan Hosseini, Amy Hall, Kazem Zendehdel, Hans Kromhout, Felix M. Onyije, Rahmatollah Moradzadeh, Maryam Zamanian, Joachim Schüz, Ann Olsson

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésOccupational cancerOccupational exposureEnvironmental healthEpidemiologyCarcinogenMedicinePathologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The extent of exposure to occupational carcinogens is not well characterized in Iran, and little is known about the burden of occupational cancer. OBJECTIVES: This study aimed to describe exposure to occupational carcinogens and occupational epidemiology studies in Iran. METHODS: Relevant studies up to January 2021 in Iran were identified through three databases (PubMed, Web of Science, and Google Scholar). RESULTS: Forty-nine publications from 2009 to 2020 (one cohort, 11 case-control, 34 exposure monitoring studies, and three cancer burden studies) were included. The exposure monitoring studies were conducted mainly in the petroleum industry, metal industry, manufacturing of electronics, manufacturing of plastics, construction industry, and service industry. A few of the case-control studies also reported increased risk of cancers in relation to work in those industries. CONCLUSIONS: Occupational cancer epidemiology in Iran is at an early stage. Both epidemiological and exposure monitoring studies are generally limited in size to provide robust evidence of occupational cancer risks. A coherent strategy to estimate the occupational cancer burden in Iran should start with conducting epidemiological studies along with systematic monitoring of occupational carcinogens for use in hazard control and research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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