Cancer and mortality in coal mine workers: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Coal mine workers are exposed to a number of workplace hazards which may increase the risk of cancer and mortality. We conducted a systematic review and meta-analysis to investigate cancer and mortality in coal mine workers We searched in Ovid Medline, PubMed, Embase and Web of Science databases using keywords and text words related to coal mines, cancer and mortality and identified 36 full-text articles using predefined inclusion criteria. Each study's quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. We performed random-effect meta-analyses including 21 of the identified articles evaluating cancer and/or mortality of coal mine workers. The meta-analysis showed an increased risk of all-cause mortality (SMR 1.14, 95% CI 1.00 to 1.30) and mortality from non-malignant respiratory disease (NMRD) (3.59, 95% CI 3.00 to 4.30) in cohorts with coal workers' pneumoconiosis (CWP). We found a somewhat increased risk of stomach cancer (1.11, 95% CI 0.97 to 1.35) and of mortality from NMRD (1.26, 95% CI 0.99 to 1.61) in the cohorts of coal miners with unknown CWP status. The meta-analysis also showed a decreased risk of prostate cancer and cardiovascular and cerebrovascular mortality among coal miners. This may be a result of the healthy worker effect and possible lower smoking rates, and perhaps also reflect the physically active nature of many jobs in coal mines. The meta-analysis for lung cancer did not show increased risk in coal miners with CWP (1.49, 95% CI 0.70 to 3.18) or for coal miners of unknown CWP status (1.03, 95% CI 0.91 to 1.18). Lower smoking rates in coal mine workers could explain why case-control studies where smoking was controlled for showed higher risks for lung cancer than were seen in cohort studies. Coal mine workers are at increased risk of mortality from NMRD but decreased risk of prostate cancer and cardiovascular and cerebrovascular mortality. Studies of coal mine workers need long-term follow-up to identify increased mortality and cancer incidence.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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) | 0,002 | 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 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 ».