Wireless phones and brain tumour risk in young people: results of the multi-national MOBI-Kids study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim. The possibility that wireless (mobile and cordless) phone use might increase brain tumour (BT) risk, has long been a concern, particularly in young people. We studied the association between wireless phone use and subsquently radiofrequency (RF) and extremely low frequency (ELF) electromagnetic fields (EMF) exposure) in childhood/adolescence with BT risk. Methods. MOBI-Kids, a 14-country case-control study, recruited 899 BT cases and 1910 hospital controls aged 10-24 years. Each participant answered a questionnaire on history of mobile communication devices use. Analyses were conducted both in relation to the history of use of wireless phones and to estimated RF and ELF dose from use of wireless phones (based on algorithms developed in the project), adjusting for parental education. Numerous substudies and sensitivity analyses were conducted to address potential biases. Results. Mean ages of cases and controls were 16.5 and 16.6 years, respectively. The vast majority of participants were wireless phones users, with substantial numbers of long-term (>10 years) users. Most tumours were neuroepithelial (NBT; n=671). The adjusted odds ratios (OR) of NBT appeared to decrease with increasing time since start of use of wireless phones, cumulative number of calls and cumulative call time, particularly in the 15-19 years old age group. A decreasing trend in ORs was also observed with increasing estimated cumulative RF specific energy and ELF induced current density. These decreasing trends are attributable mainly to differential recall by proxies and prodromal symptoms affecting phone use before case diagnosis. Results remain unchanged despite the large number of sensitivity analyses we conducted. Conclusions. Our study provides no evidence of a causal association between wireless phone use and brain tumours in young people. However, possible residual biases prevent us from ruling out a small increased risk. Keyworks: brain tumours, young people, wireless phones
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».