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Enregistrement W4415534396 · doi:10.1016/j.shaw.2025.10.002

Occupational Benzene Exposure and Hepatobiliary and Pancreatic Cancers: A Systematic Review and Meta-analysis

2025· article· en· W4415534396 sur OpenAlexaboutno aff
Michele Sassano, Monireh Sadat Seyyedsalehi, Paolo Boffetta

Notice bibliographique

RevueSafety and Health at Work · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational exposureIncidence (geometry)BenzeneCohort studyCohortPancreatic cancerConfidence intervalMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence on the association between benzene and hepatobiliary and pancreatic cancers is scarce. Hence, we aimed to summarize current literature on the association between occupational benzene exposure and these cancers. We conducted a systematic review and meta-analysis by searching Pubmed, Embase, and Scopus through April 2024 to identify cohort and nested case-control studies. We evaluated study quality with the Newcastle–Ottawa Scale and estimated pooled relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) using Paule–Mandel method. Twenty-nine studies were included in the meta-analysis. Occupational benzene exposure was associated with hepatobiliary cancer incidence (RR: 1.14; 95% CI: 1.04-1.24; I 2 = 0.0%, p = 0.707), but not with mortality (RR: 0.89; 95% CI: 0.69-1.15; I 2 = 66.7%, p < 0.001). Pooled RRs for incidence and mortality were 1.13 (95% CI: 0.93-1.36; I 2 = 0.0%, p = 0.729) and 0.79 (95% CI: 0.65-0.96; I 2 = 0.0%, p = 0.539) for liver cancer, 1.16 (95 % CI: 0.73-1.82; I 2 = 34.6%, p = 0.164) and 2.00 (95% CI: 0.96-4.19; I 2 = 67.7%, p = 0.015) for gallbladder cancer, and 0.95 (95% CI: 0.78-1.16; I 2 = 13.5%, p = 0.316) and 1.00 (95% CI: 0.87-1.14; I 2 = 29.6%, p = 0.100) for pancreatic cancer, respectively. Occupational benzene exposure might be associated with hepatobiliary cancer. Further studies, with detailed exposure assessment and control for potential confounders, are needed to clarify this relationship.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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