O-135 Exploring the etiology of rare cancers using a large multi-ore mining cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cohort studies may be limited in their ability to investigate rare cancers because of their size, length of follow-up, or access to cancer registry data. This study examines exposure patterns for nasal, nasopharyngeal, laryngeal, salivary gland, and bone cancer using a large multi-ore mining cohort. Materials & Methods From 1928–1988 underground miners in Ontario, a region where gold, uranium, nickel, and other ores are mined, were required to undergo an annual medical exam, and record their mining work history to receive certification. These data were used to create the Mining Master File (MMF) cohort. Cancers were identified through linkage with the Ontario Cancer Registry (1964–2017). Cancer risk among miners was compared to the general population using Standardized Incidence Ratios (SIR) and between groups of miners in the cohort using Poisson regression. Results The cohort consisted of 61,397 male miners. Nasal cancer was somewhat elevated (48 cases, SIR=1.44, 95% confidence Interval (CI)=1.06–1.91) but the observed excess was largely localized to miners who had the majority of employment in nickel mines (SIR=2.09, CI=1.37–3.06). Nasopharyngeal cancer was similarly elevated (44 cases, SIR=1.42, CI=1.03–1.91) but in contrast the excess risk was limited to gold mining (SIR=2.70, CI=1.57–4.33). A small elevation was observed for larynx cancer (307 cases, SIR=1.26, CI=1.12–1.40), but was not limited to one ore type. Bone cancer was clearly elevated (58 cases, SIR=1.91, CI=1.45–2.47), with ore-specific elevations seen among uranium (SIR=2.46, CI=1.22–4.40) followed by nickel mining (SIR=2.04, CI=1.29–3.06). Salivary gland was only slightly elevated (54 cases, SIR=1.09, CI=0.82–1.42), but the risk among uranium miners exposed to radon was high (SIR=2.97, CI=1.81–4.59) and increased monotonically with employment duration. Conclusion This analysis demonstrated the power of this cohort to identify associations for rare cancers. Although the association of nickel with nasal cancer was expected, some other associations were surprising and warrant further investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».