O-064 COMMON CANCERS EXCESSES AMONG EMERGENCY SERVICE WORKERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Much attention has been focused on identifying cancer risks among firefighters and little on other emergency service workers. We investigated cancer risks among paramedics in Ontario, Canada, and compared their results to patterns observed among firefighters and police. Methods This study used the Occupational Disease Surveillance System; 2.37 million former worker’s compensation claimants linked to the Ontario Cancer Registry. Cox proportional hazard models were used to calculate sex and age-adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs). Results for firefighters and police were previously published, this is the first presentation of paramedic results. Results We identified 7,355 paramedics (Ncancers=289); and previously identified 13,642 firefighters (Ncancers=1,730), and 22,595 police (Ncancers=2,377). Compared to workers in all other occupational groups in the cohort, various excesses unique to these three groups were observed, but there were some striking similarities. For all three, we observed similar excesses of malignant melanoma (HRPara=2.03, CI=1.37-3.01; HRFF=2.38, CI=1.99-2.84; HRPol=2.27, CI=1.96-2.62) and prostate cancer (HRPara=1.44, CI=1.13-1.83; HRFF=1.43, CI=1.31-1.57; HRPol=1.47, CI=1.35-1.59) while decreased risks of lung cancer were observed in all three groups. Discussion Similarities between firefighters and police have been previously observed, but this is the first study to investigate cancer risks in paramedics. The assumption has generally been that cancer excesses in firefighters were due to their unique exposure. However, emergency service workers share some common carcinogenic exposures, including high-stress, vehicle exhaust, intermittent solar radiation, and night shift work. Conclusion Exploring similarities/differences between paramedics and other emergency responders may improve understanding of cancer etiology and inform primary prevention and screening efforts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».