Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury
Notice bibliographique
Résumé
A World Health Organization (WHO) and International Labour Organization (ILO) systematic review reported sufficient evidence for higher risk of non-melanoma skin cancer (NMSC) amongst people occupationally exposed to solar ultraviolet radiation (UVR). This article presents WHO/ILO Joint Estimates of global, regional, national and subnational occupational exposures to UVR for 195 countries/areas and the global, regional and national attributable burdens of NMSC for 183 countries, by sex and age group, for the years 2000, 2010 and 2019. We calculated population-attributable fractions (PAFs) from estimates of the population occupationally exposed to UVR and the risk ratio for NMSC from the WHO/ILO systematic review. Occupational exposure to UVR was modelled via proxy of occupation with outdoor work, using 166 million observations from 763 cross-sectional surveys for 96 countries/areas. Attributable NMSC burden was estimated by applying the PAFs to WHO's estimates of the total NMSC burden. Measures of inequality were calculated. Globally in 2019, 1.6 billion workers (95 % uncertainty range [UR] 1.6–1.6) were occupationally exposed to UVR, or 28.4 % (UR 27.9–28.8) of the working-age population. The PAFs were 29.0 % (UR 24.7–35.0) for NMSC deaths and 30.4 % (UR 29.0–31.7) for disability-adjusted life years (DALYs). Attributable NMSC burdens were 18,960 deaths (UR 18,180–19,740) and 0.5 million DALYs (UR 0.4–0.5). Men and older age groups carried larger burden. Over 2000–2019, attributable deaths and DALYs almost doubled. WHO and the ILO estimate that occupational exposure to UVR is common and causes substantial, inequitable and growing attributable burden of NMSC. Governments must protect outdoor workers from hazardous exposure to UVR and attributable NMSC burden and inequalities.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».