Persistent organic pollutants and risk of cutaneous malignant melanoma among women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the increasing trend of cutaneous malignant melanoma (CMM) incidence in Canada, especially among females, few risk factors other than ultraviolet radiation exposure, have been identified. AIM: We conducted a case-control study of 406 CMM cases and 181 controls to evaluate the potential impact of body burdens of various persistent organic pollutants on CMM risk. METHODS: Detailed data on potential confounding factors, including lifetime repeated sun exposure and skin reaction to repeated sun exposure, were collected. Gas chromatography tandem mass spectrometry was used to assay plasma levels of 14 polychlorinated biphenyl (PCB) congeners and 11 organochlorine (OC) pesticides among cases and controls. RESULTS: Statistically significant trends of increased CMM risk were observed with increasing plasma concentrations of multiple PCB congeners, including PCBs 138, 153, 170, 180, 183 and 187. For example, compared to lowest plasma concentration quartile of PCB-138, the second, third and fourth quartiles were associated with 1.7 (95% CI: 0.9-2.9), 2.3 (95% CI: 1.3-4.1) and 2.4 (95% CI: 1.3-4.5) -fold increased risks of CMM, respectively. Similarly, increasing plasma concentrations of several OC pesticides (i.e., β-HCH, HCB, Mirex, oxychlordane and trans-Nonachlor) showed statistically significant trends with increased CMM risk. For example, compared to lowest plasma concentration quartile of β-HCH, the second, third and fourth quartiles were associated with 1.3 (95% CI: 0.7-2.3), 2.1 (95% CI: 1.2-3.7) and 2.3 (95% CI: 1.2-4.4) -fold increased risks of CMM, respectively. CONCLUSION: Plasma levels of several persistent organic pollutants were highly correlated, suggesting that observed associations were not necessarily independent of each other. Given the highly correlated nature of exposure to PCB and OC analytes, sophisticated analyses that consider complex mixtures should be considered in future studies.
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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) | 0,014 | 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 ».