Cancer risk among firefighters and police in the Ontario workforce
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Firefighters and police often work in high-stress, complex environments with known and suspected carcinogenic exposures. We aimed to characterise cancer incidence among firefighters and police. METHODS: The Occupational Disease Surveillance System (ODSS) was used to identify workers employed as firefighters or police in Ontario. A cohort of workers were identified using lost-time workers' compensation claims data and followed for cancer in the Ontario Cancer Registry (1983-2020). Cox proportional hazard models were used to estimate HRs and 95% CIs for primary site-specific cancer diagnoses adjusted for age at start of follow-up, birth year and sex. RESULTS: A total of 13 642 firefighters and 22 595 police were identified in the cohort. Compared with all other workers in the ODSS, firefighters and police had increased risk of prostate cancer (firefighters: HR=1.43, 95% CI 1.31 to 1.57; police: HR=1.47, 95% CI 1.35 to 1.59), colon cancer (firefighters: HR=1.39, 95% CI 1.19 to 1.63; police: HR=1.39, 95% CI 1.21 to 1.60) and skin melanoma (firefighters: HR=2.38, 95% CI 1.99 to 2.84; police: HR=2.27, 95% CI 1.96 to 2.62). Firefighters also had increased risk of cancer of the pancreas, testis and kidney, as well as non-Hodgkin's lymphoma and leukaemia. Police had increased risk of thyroid, bladder and female breast cancer. When compared directly with the police, firefighters had an elevated risk of mesothelioma and testicular cancer. CONCLUSIONS: Firefighters and police demonstrated some similar as well as some unique cancer risks. Findings from this larger worker population may have important implications for workplace and policy-level changes to improve preventative measures and reduce potential exposures to known carcinogenic hazards.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».