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Enregistrement W4294225742 · doi:10.1002/ijc.34272

Occupational exposure to nickel and hexavalent chromium and the risk of lung cancer in a pooled analysis of case‐control studies (<scp>SYNERGY</scp>)

2022· article· en· W4294225742 sur OpenAlexafffundabout
Thomas Behrens, Calvin Ge, Roel Vermeulen, Benjamin Kendzia, Ann Olsson, Joachim Schüz, Hans Kromhout, Beate Pesch, Susan Peters, Lützen Portengen, Per Gustavsson, Dario Mirabelli, Pascal Guénel, Danièle Luce, Dario Consonni, Neil E. Caporaso, Maria Teresa Landi, John K. Field, Stefan Karrasch, Heinz‐Erich Wichmann, Jack Siemiatycki, Marie‐Élise Parent, Lorenzo Richiardi, Lorenzo Simonato, Karl‐Heinz Jöckel, Wolfgang Ahrens, Hermann Pohlabeln, Guillermo Fernández‐Tardón, Д Г Заридзе, John McLaughlin, Paul A. Demers, Beata Świątkowska, Jolanta Lissowska, Tamás Pándics, E. Fabianova, Dana Mateș, Vladimír Bencko, Lenka Foretová, Vladimí­r Janout, P. Boffetta, Bas Bueno‐de‐Mesquita, Francesco Forastiere, Kurt Straif, Thomas Brüning

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentrePublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthBundesministerium für Arbeit und SozialesUniversidad de OviedoRegione PiemonteCompagnia di San PaoloRegione LombardiaCanadian Institutes of Health ResearchAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteFondation de FranceMinistry of Labour and Social Protection of the Russian FederationIstituto Nazionale per l'Assicurazione Contro Gli Infortuni sul LavoroDeutsche Gesetzliche UnfallversicherungMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyEuropean Regional Development FundEuropean CommissionWorld Health Organization
Mots-clésLung cancerOdds ratioQuartileMedicineConfidence intervalCase-control studyHexavalent chromiumJob-exposure matrixInternal medicineEnvironmental healthToxicologyChromiumChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is limited evidence regarding the exposure-effect relationship between lung-cancer risk and hexavalent chromium (Cr(VI)) or nickel. We estimated lung-cancer risks in relation to quantitative indices of occupational exposure to Cr(VI) and nickel and their interaction with smoking habits. We pooled 14 case-control studies from Europe and Canada, including 16 901 lung-cancer cases and 20 965 control subjects. A measurement-based job-exposure-matrix estimated job-year-region specific exposure levels to Cr(VI) and nickel, which were linked to the subjects' occupational histories. Odds ratios (OR) and associated 95% confidence intervals (CI) were calculated by unconditional logistic regression, adjusting for study, age group, smoking habits and exposure to other occupational lung carcinogens. Due to their high correlation, we refrained from mutually adjusting for Cr(VI) and nickel independently. In men, ORs for the highest quartile of cumulative exposure to CR(VI) were 1.32 (95% CI 1.19-1.47) and 1.29 (95% CI 1.15-1.45) in relation to nickel. Analogous results among women were: 1.04 (95% CI 0.48-2.24) and 1.29 (95% CI 0.60-2.86), respectively. In men, excess lung-cancer risks due to occupational Cr(VI) and nickel exposure were also observed in each stratum of never, former and current smokers. Joint effects of Cr(VI) and nickel with smoking were in general greater than additive, but not different from multiplicative. In summary, relatively low cumulative levels of occupational exposure to Cr(VI) and nickel were associated with increased ORs for lung cancer, particularly in men. However, we cannot rule out a combined classical measurement and Berkson-type of error structure, which may cause differential bias of risk estimates.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,016
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,282 · 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
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

Citations60
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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