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Enregistrement W4324137690 · doi:10.1136/oem-2023-epicoh.200

O-57 Occupational exposure to endocrine disruptors and colorectal cancer risk in two Canadian cohorts

2023· article· en· W4324137690 sur OpenAlexaffabout
Laura Pelland-St-Pierre, Marc-André Verner, Vikki Ho

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerOdds ratioJob-exposure matrixConfoundingCohortVitamin D and neurologyInternal medicineRecord linkageConfidence intervalCohort studyLogistic regressionCancerPopulationSubclinical infectionEnvironmental healthOncologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Sex hormones have been implicated in the etiology of colorectal cancer. Endocrine disruptors (EDCs) are compounds that can interfere with sex hormone signalling and cause adverse health effects, including cancer. Exposure to EDCs is ubiquitous, but exposure in some workplaces occurs at much higher levels than in the general population. <h3>Objective</h3> To determine whether occupational exposure to EDCs is associated with colorectal cancer risk. <h3>Material and Methods</h3> A case-cohort study was nested in the Alberta’s Tomorrow Project (ATP) and in the Ontario Health Study (OHS). Incident cases of colorectal cancer were identified (NATP=202, NOHS=605); a sub-cohort of 3,464 participants was selected at baseline (NATP=565, NOHS=2,899). Occupational exposure to 17 EDCs was estimated via linkage to CANJEM, a job-exposure matrix, for participants’ longest-held job. Specifically, CANJEM provides a frequency-weighted intensity metric of exposure and it was used to categorize participants into never exposed, exposed and substantially exposed to each individual EDC. Multivariable logistic regression models were used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for colorectal cancer associated with occupational exposure to EDCs while controlling for confounders identified using a directed acyclic graph. <h3>Results</h3> In ATP, exposure to arsenic (OR=2.86, 95%CI: 1.06–7.63), copper (OR=0.53, 95%CI: 0.29–0.92), lead (OR=0.58, 95%CI: 0.34–0.97) and substantial exposure to arsenic (OR=2.87, 95%CI: 1.01–1.80), phenol (OR=0.25, 95%CI: 0.08–0.61), and trichloroethylene (OR=0.45, 95%CI: 0.21–0.90) were associated with colorectal cancer. In OHS, exposure to polychlorinated biphenyls (OR=3.95, 95%CI: 1.82–8.55), styrene (OR=0.47, 95%CI: 0.26–0.79), and substantial exposure to aluminum (OR=1.32, 95%CI: 1.03–1.68), cadmium (OR=0.59, 95%CI: 0.38–0.87), lead (OR=1.29, 95%CI: 1.03–1.60), phthalates (OR=0.52, 95%CI: 0.25–0.96), and trichloroethylene (OR=1.43, 95%CI: 1.08–1.88) were associated with colorectal cancer. <h3>Conclusion</h3> Of the 17 EDCs, five were associated with an increased risk, and seven with a decreased colorectal cancer risk; however, none of the associations were consistent between the two cohorts.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,295
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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