Occupational Exposure to Carcinogens and Occupational Epidemiological Cancer Studies in Iran: A Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».