MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320065978 · doi:10.1289/isee.2022.p-1138

Occupational heat exposure and prostate cancer risk: a pooled analysis of case-control studies

2022· article· en· W4320065978 sur OpenAlexaffabout
Alice Hinchliffe, Juan Alguacil, Wendy Bijoux, Manolis Kogevinas, F. Ménégaux, Marie‐Élise Parent, Beatriz Pérez‐Gómez, Sanni Uuksulainen, Michelle C. Turner

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerJob-exposure matrixOdds ratioConfoundingConfidence intervalDemographyLogistic regressionEnvironmental healthCase-control studyBreast cancerCancerOccupational exposureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aim: Heat exposures occur frequently in many indoor and outdoor occupations. In our previous work, we observed some evidence for a positive association of occupational heat exposure and breast cancer risk. Here we seek to examine potential associations with prostate cancer risk in a large multi-country study. Methods: We performed a pooled analysis of data from 3,175 histologically confirmed prostate cancer cases and 3,529 frequency-matched controls from studies in three different countries, Spain, France, and Canada. The Finnish job exposure matrix, FINJEM, was used to apply estimates of occupational heat exposure to the lifetime occupational history of participants. Three main exposure indices were used: ever vs. never exposed, lifetime cumulative exposure (heat stress years) and duration of exposure (years) with a lag period of 5 years. We estimated odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs), using conditional logistic regression models stratified by 5-year age groups and study and adjusted for potential confounders. Results: A total of 32% of cases and 33% of controls were classified as being ever occupationally exposed to heat. Highest heat exposed occupations included ore and metal furnace operators, firefighters, and bakers. We found no evidence for an association of ever occupational heat exposure and prostate cancer risk (OR 0.92; 95% CI 0.83, 1.03). There were also no associations observed in the highest categories of lifetime cumulative exposure or duration, and there was no evidence for a trend. Results did not change when stratifying by Gleason scores. When analysing the Spanish case-control study separately using a Spanish job exposure matrix developed for local working conditions, some odds ratios were elevated, though results were imprecise. Conclusions: Findings from this pooled study have provided no strong evidence for an association between occupational heat exposure and prostate cancer risk. Keywords: prostate cancer, occupational exposures, heat, pooled analysis

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueISEE Conference AbstractsMême sujetClimate Change and Health ImpactsTravaux en français237 207