Abstract 5895: Examining the association between arsenic exposure and cancer risk among Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Arsenic is a highly prevalent environmental toxin and an established carcinogen for cancers of the skin, bladder, and lung. Emerging evidence also suggests that arsenic exposure may be a risk factor for breast and other cancers. Previous studies have been conducted in populations with endemically high levels of arsenic; however, the impact of chronic exposure to low levels is not known. Thus, the purpose of this study was to describe the arsenic exposure in Canadian adults and to evaluate the association between arsenic status and cancer risk. Methods: The Canadian Health Measures Survey (CHMS) is an ongoing, nationally representative survey that collects self-reported and objective health measures, including biomonitoring data, from participants in biennial cycles. This analysis utilized total, inorganic and organic urinary arsenic biomarkers (µg/L) from Cycles 1-5 (2007-2017) of the CHMS. Incident cancers were ascertained through a linkage to the Canadian Cancer Registry. Arsenic exposure was described using weighted percentiles, and Cox proportional hazards regression models were used to estimate the association between arsenic exposure and cancer risk (overall and site-specific). Results: This analysis included 10,000 individuals, aged 18-80. The median total urinary arsenic level was 7.5 ug/g of creatinine. Preliminary models showed that levels of inorganic arsenic exposure above the geometric mean (> 4.5 µg/L) were associated with a 3-fold increased risk of developing any cancer (HR = 3.58; 95%CI 1.63-7.85), compared to those with lower levels. Site-specific risk modelling is ongoing and preliminary results will be presented. Significance: This study found inorganic arsenic exposure may be associated with an increased risk of developing cancer. To our knowledge, this study is the first to ascertain national estimates of arsenic exposure and provide insight on the relationship between arsenic exposure and cancer risk in Canadian adults. These findings are critical for developing population-level interventions to reduce the Canadian, and global, cancer burden. Citation Format: Katherine Pullella, Vicky C. Chang, Shelley A. Harris, Anthony J. Hanley, John R. McLaughlin, Jan Lubinski, Steven A. Narod, Joanne Kotsopoulos. Examining the association between arsenic exposure and cancer risk among Canadian adults [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 5895.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».