Comparison of internal and external reference populations for occupational cancer surveillance in a cohort drawn from a diverse workforce
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prior analyses of the Occupational Disease Surveillance System (ODSS) have compared cancer rates using internal referent groups. As an exploratory analysis, we sought to estimate cancer risk using general population reference rates to evaluate the impact that the comparison population has on findings from our surveillance program. METHODS: A cohort of approximately 2.3 million workers in Ontario, Canada with an accepted lost-time workers' compensation claim were followed for all cancer diagnoses between 1983 and 2018. Standardized incidence ratios (SIRs) and 95% confidence intervals were calculated for workers in specific occupational groups using (1) all other workers in the ODSS cohort, and (2) the general population of Ontario. RESULTS: SIRs using the general population reference group were generally equal to or modestly lower compared to SIRs using the internal reference group. Within occupation groups, SIRs had a discordant direction of association (increased rate in the internal comparison and decreased in the external comparison) for some cancer sites including urinary, prostate, and colorectal. CONCLUSIONS: Findings emphasize the importance of the choice of reference group when evaluating cancer risks in large occupational surveillance cohorts. Importantly, the magnitude of confounding and the healthy worker hire bias may depend on the occupation group and cancer site of interest.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».