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Enregistrement W3216330626 · doi:10.1183/13993003.congress-2021.pa3361

Cancer and mortality in coal mine workers: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3216330626 sur OpenAlexaboutno aff
Sheikh Mohammad Alif, Malcolm Sim, Deborah C. Glass

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumoconiosisMeta-analysisEnvironmental healthLung cancerCancerCohort studyCoal dustCoalInternal medicinePathologyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Coal mine workers are exposed to workplace hazards such as silica and coal dust which may increase the risk of ill health. Aim: To conduct a systematic review and meta-analyses of cancer and mortality in coal mine workers. Methods: We searched Ovid Medline, PubMed, and Embase databases using words related to coal mines, cancer and mortality and identified full-text articles. We used the Newcastle-Ottawa Scale to assess study quality. We performed a random-effect meta-analysis, including 26 of the 36 identified studies evaluating cancer and/or mortality risks. The review is registered with PROSPERO, CRD42020199199. Results: Only studies of male coal mine workers were found. 64% of papers were scored as good quality. The meta-analysis showed an increased risk of all-cause and mortality from non-malignant respiratory disease (NMRD) in cohorts with coal workers’ pneumoconiosis (CWP). We found an increased risk of stomach cancer and of mortality from NMRD in the cohorts of coal miners with unknown CWP status. The meta-analyses showed a decreased risk of prostate cancer, cardiovascular and cerebrovascular diseases. This may be related to the Healthy Worker Effect, possible lower smoking rates and perhaps the physically active work. The meta-analysis for lung cancer suggested an increased risk in coal miners with CWP but not in miners of unknown CWP status. Case-control studies tended to show higher risks than cohort studies which may be smoking-related. Conclusion: Given the large number of workers exposed to coal mine dust and the long latent period of most diseases, further research with long-term follow-up and personalised smoking data is required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,036
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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