Occupational-Related Exposure to Diesel Exhaust and Kidney Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between diesel exhaust and cancer other than the lung is not well established. We aimed to conduct a systematic review and meta-analysis on the association between diesel and kidney cancer in workers. METHODS: Two trained researchers conducted a systematic review to identify cohort studies examining the relationship between occupational exposure to diesel exhaust and the risk of cancer other than lung cancer. Of the 43 retained studies, 15 reported information on kidney cancer. We performed random-effects meta-analyses for ever-exposure to diesel exhaust. Summary relative risks (RR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated for the association between diesel exhaust exposure and kidney cancer. RESULTS: Overall, the RR of kidney cancer was 1.08 (95% CI=1.01-1.15, heterogeneity p=0.1, I2=28.6%). The summary RR was 1.08 for incidence (95% CI=1.01-1.16; I2=36.7%) and 1.09 for mortality (95% CI=0.92-1.30, I2=14.5%), p of heterogeneity=0.914. The summary RR of European studies was 1.08 (95% CI=1.00-1.16, I2=37.8 %), that of USA/Canada studies was 1.10 (95% CI=0.94-1.29, I2=8.5%), p of heterogeneity=0.837. Publication bias was not detected. CONCLUSIONS: Workers exposed to diesel exhaust may experience an increased risk of developing kidney cancer, although the evidence is not entirely consistent, and residual confounding cannot be excluded.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».