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Enregistrement W4246911714 · doi:10.1136/oemed-2013-101717.103

103 Interactions between occupational exposures to extremely low frequency magnetic field and chemicals for brain tumour risk in the INTEROCC study

2013· article· en· W4246911714 sur OpenAlexaffabout
Charles H. Turner, Benke, Bowman, Figuerola-Alquezar, Fleming Fleming, Hours, Kincl, Krewski, Lavoué, McLean, Parent, Richardson, Sadetzki, Schlaefer, Schlehofer, Siemiatycki, Van Tongeren, Cardis

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueArmand Frappier MuseumUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGliomaOdds ratioEpidemiologyEnvironmental healthOccupational exposurePathologyOncologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objectives</h3> Brain tumors are a serious, often highly disease with few established risk factors. Although ionizing radiation has been clearly linked with brain tumors, there are a number of other environmental and occupational agents suspected. There may also be interactions between occupational agents for brain tumors however the epidemiological literature is sparse. Only one previous epidemiological study examined potential interactive effects between occupational exposure to extremely low frequency magnetic fields (ELF-MF) and chemical agents with various interactive effects observed. The objective of this paper was to examine the possible joint effects of occupational agents for brain tumors (specifically glioma and meningioma) including occupational ELF-MF and chemicals in the large-scale INTEROCC study. <h3>Methods</h3> The INTEROCC study is formed by seven participating countries (Australia, Canada, France, Germany, Israel, New Zealand, United Kingdom) from the parent INTERPHONE study. Cases of primary brain glioma and meningioma aged at least 20 years were recruited between 2000 and 2004. Detailed occupational history data was collected for jobs held at least six months. Job titles were coded into standard international occupational classifications and estimates of ELF-MF and chemical exposure were assigned based on job exposure matrices. Odds ratios (and 95% confidence intervals) for single and joint occupational exposures were calculated according to a common reference category. Interactions on both the additive and multiplicative scale were assessed. <h3>Results</h3> Data on a total of 3,978 brain tumor cases, including 2,054 gliomas and 1,924 meningiomas, were analysed with 5,601 control subjects. A number of interactions were observed, varying according to exposure time window, exposure metric, and included subjects. Results also varied according to tumour type. <h3>Conclusion</h3> Interactions between occupational agents for brain tumors were observed however further research examining possible joint effects of occupational agents for brain tumours with refined assessments of occupational exposure in other large-scale studies is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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