Benzene exposure and risk of colorectal cancer by anatomical subsite in the Norwegian offshore petroleum workers cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the association between low levels of benzene exposure (≤0.879 parts per million [ppm]-years) and risk of colorectal cancer (CRC) including its anatomical subsites. METHODS: Among 25,347 male workers in the Norwegian Offshore Petroleum Workers (NOPW) cohort with offshore work history (1965-1998), 455 CRC cases were diagnosed 1999-2021. We compared these with a subcohort (n = 2031) drawn from the full cohort. Work histories were linked to a previously developed industry-specific benzene job-exposure matrix (JEM). Cox regression for case-cohort analyses was used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for CRC, adjusted for age, body mass index, smoking, alcohol intake, red/processed meat intake, and physical activity. RESULTS: Risks of CRC increased with increasing benzene exposure. For all CRC, the HRs (95% CI) for the most exposed [quartile 4] vs. the unexposed were 1.32 (0.96 to 1.81, [0.177-0.879 ppm-years]; p-trend = 0.085) for cumulative, 1.52 (1.11 to 2.07, [17-34 years]; p-trend = 0.032) for duration, and 1.56 (1.15 to 2.12, [0.015-0.046 ppm]; p-trend = 0.005) for average intensity of benzene exposure. For right-sided colon cancer, the association was most evident for exposure duration (HR = 2.25 (1.33 to 3.80), quartile 4 [17-34 years] vs. unexposed; p-trend = 0.007). Sensitivity analyses showed consistent associations. CONCLUSION: This study found positive exposure-response associations between low-level benzene exposure and CRC risk in offshore petroleum workers. These findings add to emerging evidence that benzene can be associated with solid tumours including lung and bladder, which potentially has important occupational and public health implications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».