Cancer Risks among Emergency Medical Services Workers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emergency medical services workers, such as paramedics, provide important emergency care and may be exposed to potential carcinogens while working. Few studies have examined the risk of cancer among paramedics demonstrating an important knowledge gap in existing literature. This study aimed to investigate cancer risks among paramedics in a large cohort of Ontario workers. METHODS: Paramedics were identified in the Occupational Disease Surveillance System (ODSS) from 1996 to 2019. The ODSS was established by linking lost-time worker's compensation claims to administrative health data, including the Ontario Cancer Registry to identify incident cases of cancer. Cox-proportional hazard models were used to calculate age and sex-adjusted hazard ratios and 95% confidence intervals to estimate the risk of cancer among paramedics compared to all other workers in the ODSS. RESULTS: A total of 7240 paramedics were identified, with just over half of the paramedics identifying as male similar to the overall ODSS cohort. Paramedics had a statistically significant elevated risk of any cancer (HR 1.19, 95% CI 1.06-1.34), and elevated risks for melanoma (HR 2.18, 95% CI 1.46-3.26) and prostate cancer (HR 1.73, 95% CI 1.34-2.22). Paramedics had a statistically significant reduced risk for lung cancer (HR 0.48, 95% CI 0.28-0.83). Findings were similar to cancer risks identified in firefighters and police in the same cohort. CONCLUSIONS: This study contributes valuable findings to understanding cancer risks among paramedics and further supports the existing evidence on the increased risk of cancer among emergency medical services workers. We have observed some similar results for firefighters and police, which may be explained by similar exposures, including vehicle exhaust, shiftwork, and intermittent solar radiation. This can lead to a better understanding of carcinogens and other exposures among paramedics and inform cancer prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 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 ».