O-288 Occupational exposures and breast cancer risk in the CECILE study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The etiology of breast cancer is only partially understood. An increasing body of epidemiological evidence indicates that environmental and occupational factors may affect breast cancer risk, yet no established risk factors have been identified. Although recent studies have shown increased risks associated with specific workplace exposures, the evidence remains largely inconclusive for most occupational agents. Objectives To examine associations between selected occupational exposures and breast cancer risk. Methods In a population-based case-control study conducted in France between 2005 and 2008, detailed information on lifetime occupational history was collected for 1,206 cases and 1,294 population controls. An industrial hygienist coded occupations and industries for each job held by a participant. To identify occupational exposures, job codes were linked to the Canadian job-exposure matrix. Twenty-seven agents with relatively high prevalence were selected. Three exposure metrics of ever exposure, duration of exposure, and cumulative exposure to selected agents were analyzed. The reference group were participants having never been exposed to the specific agent. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals for associations with breast cancer were estimated using logistic regression models, adjusting for well-established breast cancer risk factors. Results Increased risks were suggested for high cumulative exposure to calcium carbonate, polyester fibres, fabric dust, cotton dust, aliphatic aldehydes, mononuclear aromatic hydrocarbons, and synthetic adhesives, with ORs ranging from 1.45 to 1.66. Inverse associations were observed for all exposure metrics for ultraviolet radiation and grain dust, with ORs ranging from 0.41 to 0.68. Conclusion These findings suggest that some occupational exposures may increase breast cancer risk. The decreased ORs associated with ultraviolet radiation and grain dust suggest that certain exposures that are typical of agricultural workers might be protective but should be interpreted with care. More research contributing to the knowledge base on occupational factors in relation to breast cancer is required.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».