P-333 Using CANJEM to examine the association between occupational exposure to selected metals, metalloids, and welding fumes and brain cancer in the INTEROCC pooled international case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Exposure to metallic compounds may contribute to the etiology of brain cancer; however, few epidemiologic studies have examined this potential association. Objective To examine occupational exposure to 21 metallic compounds in relation to the risk of glioma and meningioma. Methods INTEROCC is an international consortium of seven brain cancer case-control studies using a common protocol. Among 1,917 glioma cases, 1,827 meningioma cases, and 5,475 controls in the pooled INTEROCC population, job histories were collected and transformed into histories of exposure to 21 metallic compounds by linkage to the Canadian job-exposure-matrix. Three metrics of exposure were calculated for each agent: ever exposed, duration of exposure, and cumulative exposure. Conditional logistic regression was used to estimate the odds ratios (ORs) and their 95% confidence intervals (95%CIs) for the association between the three metrics of exposure and both glioma and meningioma. Results There was no evidence of associations between our selected agents and glioma. There were positive associations, with ORs ranging from 1.20 to 2.40, between meningioma and several of the metallic compounds, most notably zinc compounds, lead fumes, chromium VI compounds, soldering fumes, metal oxide fumes, and soldering fumes. Overall, our results were similar to two previous studies based on INTEROCC that examined five of the metallic compounds included in this study, using a modified version of the Finish job-exposure-matrix. Conclusion Our results are suggestive of positive associations between exposure to metallic compounds, particularly metallic fumes, and meningioma, but not glioma.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».