Comparison of cancer incidence and mortality in the Norwegian Fire Departments Cohort, 1960–2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Elevated risk of cancer at several sites has been reported among firefighters, although with mixed findings. The purpose of this study was to calculate standardised incidence ratios (SIRs) and standardised mortality ratios (SMRs) for cancer and compare them to assess whether use of the different measures could be a source of inconsistencies in findings. METHODS: The Norwegian Fire Departments Cohort, comprising 4295 male employees who worked at 15 fire departments across Norway, was linked to health outcome registries for the period 1960-2018. SIRs and SMRs were derived using national reference rates. RESULTS: Overall, we observed elevated incidence of colon cancer (SIR, 95% CI 1.27, 1.01 to 1.58), mesothelioma (2.59, 1.12 to 5.11), prostate cancer (1.18, 1.03 to 1.34) and all sites combined (1.15, 1.08 to 1.23). Smaller, non-significant elevations were found for mortality of colon cancer (SMR, 95% CI 1.20, 0.84 to 1.67) and mesothelioma (1.66, 0.34 to 4.86), while SMR for prostate cancer was at unity. Potential errors were observed in some of the mortality data, notably for mesothelioma cases. Among those who died of cancer, 3.7% (n=14) did not have a prior diagnosis of malignancy at the same site group. CONCLUSIONS: Assessment of incidence or mortality did not greatly influence the interpretation of results. The most prominent differences in SIR and SMR appeared to be due to inconsistencies between sites of cancer diagnosis and cause of death. The difference in SIR and SMR for prostate cancer suggested a detection bias from differential screening practices.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».