Do patterns of past asbestos use and production reflect current geographic variations of cancer risk?: mesothelioma in Ontario and British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Canada was a major global asbestos producer and consumer. Geographic patterns of Canadian asbestos use and mesothelioma, a highly fatal cancer linked to asbestos exposure, have not been previously reported. This study summarized key trends in mesothelioma incidence by geography and time in two Canadian provinces, Ontario and British Columbia (BC), and explored how past workforce characteristics and geographic trends in asbestos production and use may shape variations in regional rates of mesothelioma. METHODS: We report trends in mesothelioma incidence (1993-2016) for Ontario and British Columbia using population-based incidence data that were age-standardized to the 2011 Canadian population. Historical records of asbestos production and use were analyzed to geo-locate industrial point sources of asbestos in Ontario and BC. The prevalence of occupations in regions with the highest and lowest rates of mesothelioma in Ontario and BC were calculated using labor force statistics from the 1981 Canadian Census. RESULTS: Regional mesothelioma rates varied in both provinces over time; more census divisions in both Ontario and BC registered mesothelioma rates in the highest quintile of incidences during the period 2009 to 2016 than in any prior period examined. Certain occupations such as construction trades workers were more likely to be overrepresented in regions with high mesothelioma rates. CONCLUSION: This work explored how studying asbestos exposure and mesothelioma incidence at small-scale geographies could direct cancer surveillance and research to more targeted areas. Findings indicated that regional variations in mesothelioma could signal important differences in past occupational and potentially environmental exposures.
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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 | 0,000 | 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 ».