Lung cancer risk in relation to jobs held in a nationwide case–control study in Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, lung cancer is the most frequent occupational cancer, but the risk associated with the occupations or occupational environment in Iran is not clear. We aimed to assess occupations with the risk of lung cancer. METHODS: We used the IROPICAN nationwide case-control study data including 658 incident lung cancer cases and 3477 controls. We assessed the risk of lung cancer in relation to ever working in major groups of International Standard Classification of Occupations, high-risk occupations for lung cancer and duration of employment and lung cancer subtype among construction workers and farmers while controlling for cigarette smoking and opium consumption. We used unconditional regression logistic models to estimate ORs for the association between increased lung cancer risk and occupations. RESULTS: We observed elevated ORs for lung cancer in male construction workers (OR=1.4; 95% CI: 1.0 to 1.8), petroleum industry workers (OR=3.2; 95% CI: 1.1 to 9.8), female farmers (OR=2.6; 95% CI: 1.3 to 5.3) and female bakers (OR=5.5; 95% CI: 1.0 to 29.8). A positive trend by the duration of employment was observed for male construction workers (p< 0.001). Increased risk of squamous cell carcinoma was observed in male construction workers (OR=1.9; 95% CI: 1.2 to 3.0) and female farmers (OR=4.3; 95% CI: 1.1 to 17.2), who also experienced an increased risk of adenocarcinoma (OR=3.8; 95% CI: 1.4 to 9.9). DISCUSSION: Although we observed associations between some occupations and lung cancer consistent with the literature, further studies with larger samples focusing on exposures are needed to better understand the occupational lung cancer burden in Iran.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».