O-59 Increased lung cancer risk and occupational benzene exposure: results from a pooled case-control study
Notice bibliographique
Résumé
<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<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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».