Estimating 10-year risk of lung and breast cancer by occupation in Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lung and breast cancer are important in the working-age population both in terms of incidence and costs. The study aims were to estimate the 10-year risk of lung and breast cancer by occupation and smoking status and to create easy to use age-, and sex-specific 10-year risk charts. Methods: New lung and breast cancer cases between 2010 and 2014 from all 5 cancer registries of Western Switzerland, matched with the Swiss National Cohort were used. The 10-year risks of lung and breast cancer by occupational category were estimated. For lung cancer, estimates were additionally stratified by smoking status using data on smoking prevalence from the 2007 Swiss Health Survey. Results: The risks of lung and breast cancer increased with age and were the highest for current smokers. Men in elementary professions had a higher 10-year risk of developing lung cancer compared to men in intermediate and managerial professions. Women in intermediate professions had a higher 10-year risk of developing lung cancer compared to elementary and managerial professions. However, women in managerial professions had the highest risk of developing breast cancer. Discussion: The 10-year risk of lung and breast cancer differs substantially between occupational categories. Smoking creates greater changes in 10-year risk than occupation for both sexes. The 10-year risk is interesting for both patients and professionals to inform choices related to cancer risk, such as screening and health behaviors. The risk charts can also be used as public health indicators and to inform policies to protect workers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».