O-41 Firefighting and cancer: a meta-analysis of cohort studies in the context of cancer hazard identification
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> We performed a meta-analysis of epidemiological results for the association between occupational exposure as a firefighter and the occurrence of cancer as part of the broader evidence synthesis work of the IARC Monographs Programme. <h3>Methods</h3> A systematic literature search was conducted to identify cohort studies of firefighters followed for cancer incidence and mortality. Studies were rated for the influence of key biases on results. Random-effects meta-analysis models were used to estimate the association between ever and duration of employment as a firefighter and risk of 12 selected cancers. The influence of potential biases was explored in sensitivity analyses, including those related to the use of general, uniformed service, and working population comparison groups. <h3>Result</h3> Among the 16 cancer incidence studies that met inclusion criteria for one or more cancer sites, the estimated meta-rate ratio, 95% confidence interval (CI), and heterogeneity statistic (I2) for ever-employment as a predominantly male career firefighter compared mostly to general populations was 1.58 (1.14–2.20, 8%) for mesothelioma, 1.16 (1.08–1.26, 0%) for bladder cancer, 1.21 (1.12–1.32, 81%) for prostate cancer, 1.37 (1.03–1.82, 56%) for testicular cancer, 1.19 (1.07–1.32, 37%) for colon cancer, 1.36 (1.15–1.62, 83%) for melanoma, 1.12 (1.01–1.25, 0%) for non-Hodgkin lymphoma,1.28 (1.02–1.61, 40%) for thyroid cancer, and 1.09 (0.92–1.29, 55%) for kidney cancer. Ever-employment as a firefighter was not positively associated with lung, nervous system, or stomach cancer. Few cancer sites showed increasing risks by employment duration. Results for mesothelioma and bladder cancer exhibited low heterogeneity and were largely robust across sensitivity analyses evaluating bias. <h3>Conclusions</h3> There is epidemiological evidence to support a causal role for occupational exposure as a firefighter and certain cancers, especially mesothelioma and bladder cancer. Challenges persist in the body of evidence related to the consistency and quality of exposure assessment and control of confounding and medical surveillance bias.
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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 | 0,027 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,077 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».