Exposure to organochlorine pesticides as a predictor to breast cancer: A case-control study among Ethiopian women
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is becoming one of the most prevalent non-infectious disease in low and middle income countries. The steady rise of BC incidence may be related to the different risk factors. Among many, rampant presence of environmental pollutants might be one of the risk factors. Therefore, the aim of this study is to investigate exposure to organochlorine pesticides as a risk factor to breast cancer. A case-control study design was employed among breast cancer patients and non-breast cancer individuals (controls). Blood samples were collected from 100 study participants (50 cases and 50 controls) followed by serum separation, extraction and cleanup using standard analytical procdures. The findings revealed that ten organochlorine pesticides were detected in the serum of the study participants. From the detected organochlorine pesticides, heptachlor was observed at higher concentration for breast cancer patients (6.90±4.37 μg/L) and controls (9.15±3.84 μg/L). Mean serum level of p,p'-DDE, p,p'-DDT, heptachlor, gamma-chlordane, endosulfan, and dibutyl-chlorendate were significantly higher in the serum of breast cancer patients than the controls. From the studied pesticides, p,p'-DDT and gamma-chlordane are significant predictors for BC, while, others are equivocal. A unit increment of the concentration of p,p'-DDT (AOR; 2.03, 95% CI: 1.041-3.969) increased the odds of developing breast cancer by two, while for gamma-chlordane (AOR;3.12, 95% CI; 1.186-8.203) by three. Our study results suggesting that, organochlorines are a risk factors for breast cancer in Ethiopia. Decreasing exposure to such organochlorines might have a significant public health relevance in reducing non-communicable chronic illnesses. Besides, continues monitoring of persistent organic pollutants using body biomarkers is important for disease prevention and device mitigation measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».