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Enregistrement W4324137719 · doi:10.1136/oem-2023-epicoh.202

O-59 Increased lung cancer risk and occupational benzene exposure: results from a pooled case-control study

2023· article· en· W4324137719 sur OpenAlexaboutno aff
Wenxin Wan, Susan Peters, Lützen Portengen, Ann Olsson, Joachim Schüz, Kurt Straíf, Hans Kromhout, Jelle Vlaanderen, Roel Vermeulen

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésLung cancerMedicineOdds ratioLogistic regressionCarcinogenOccupational exposureCase-control studyEnvironmental healthCancerPopulationInternal medicineOncologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Benzene is widely present in various industries and ubiquitously in the general environment. Benzene has been classified as a known human carcinogen, but there is limited evidence linking benzene exposure with lung cancer. However, if such an association exists, this could have large implications for occupational and environmental risk assessment. We aimed to systematically investigate the association between occupational benzene exposure and lung cancer. <h3>Material and Methods</h3> Subjects from 14 case-control studies across Europe and Canada were pooled. We used a quantitative job-exposure matrix (BEN-JEM) to estimate benzene exposure based on occupation records. Logistic regression models were used to estimate lung cancer risk and various benzene exposure indices. We stratified analyses by smoking status and lung cancer subtypes, and rigorously adjusted for age, sex, smoking and other known occupational lung carcinogens. <h3>Results and Conclusion</h3> Analyses included 28048 subjects (12329 cases, 15719 controls). Lung cancer odds ratios ranged from 1.12 (95% CI 1.03-1.22) to 1.32 (95% CI 1.18-1.48) for groups with the lowest and highest cumulative exposure, respectively. An increasing trend was observed with duration of exposure (P&lt;0.001), while lung cancer risk decreased with increasing time since last exposure (P=0.02). These effects were seen for all lung cancer subtypes, in current, former and never smokers, and for both sexes, and were not unduly influenced by any particular occupational group or study. Based on our study in the general population, we found strong, consistent, and robust evidence linking occupational benzene exposure with lung cancer. By rigorously adjusting for smoking and other occupational exposures, our findings provide strong support for the association between benzene exposure and lung cancer. Such a link has a large implication for occupational and environmental risk assessment and reinforces the need to further reduce benzene exposure globally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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