Lung cancer and occupational social status: The synergy study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Several studies associated low socioeconomic status (SES) with lung cancer. However, many were not able to consider smoking behaviour appropriately. We took advantage of the international SYNERGY study of pooled case-control studies with detailed information of smoking habits and the occupational history to study the association between lung cancer and occupationally derived SES. Methods Twelve case-control studies from Europe and Canada were included. We estimated SES based on the subjects' complete occupational histories using the International Socio-Economic Index of Occupational Status (ISEI) and the European Socio-economic Classification (ESeC). ISEI was categorised into four equidistant categories comprising the same number of codes and, secondly, according to quartiles of the sex-specific score distribution among control subjects. We calculated odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) by unconditional logistic regression, adjusting for age, study, and smoking behaviour, and stratified by sex. Subgroup analyses by lung cancer histological subtype, study region, birth cohort, education, and occupational exposure to known lung carcinogens were also carried out. Result We included 17 021 cases and 20 885 control subjects into the final analysis. There was a strongly elevated association of lung cancer with low SES in the analysis adjusted for age and study. Adjustment for smoking attenuated the associations, however, a social gradient with lung cancer persisted. Comparing the lowest vs highest SES category in men yielded: ISEI OR=1.84 (95% CI: 1.61 to 2.09) and ESeC OR=1.53 (95% CI: 1.44 to 1.63). ORs for women were slightly lower: ISEI OR=1.54 (95% CI: 1.20 to 1.98) and ESeC OR=1.34 (95% CI: 1.19 to 1.52). Discussion Low SES remained an independent risk factor for lung cancer even after controlling for smoking habits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».