OCCUPATIONAL CARCINOGENS IN EUROPE: PAST AND PRESENT EXPOSURES IN RELATION TO LUNG CANCER RISK
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer isthe most common occupational cancer and it has been estimated that around 15%of lung cancer among men and 5% in women are due to occupational exposures. In the SYNERGYproject, we have pooled data from fourteen case-control studies conductedbetween 1985 and 2010 in Europe and Canada, including 16,901 lung cancer casesand 20,965 controls with detailed information on tobacco habits and lifetimeoccupations. A quantitative job-exposure-matrix (SYN-JEM) was developed toestimate job-, time period-, and region-specific exposure levels for asbestos,respirable crystalline silica (RCS), chromium, nickel, and benzo (a) pyrene.Exposure levels were calculated for each subject by linking SYN-JEM withindividual occupational histories. The lung cancerrisks were estimated for the single carcinogens and in association withsmoking. The detailed smoking information allowed a precise adjustment forsmoking, and the large dataset enabled us to estimate the risks also inrelevant subgroups like never smokers. Overall, we observed a dose-dependentincrease of the lung cancer risk for all carcinogens that was more pronouncedfor squamous cell carcinoma and small cell lung cancer than for adenocarcinomaof the lung. Exposure trendsin Europe have overall been decreasing in the past 50 years. This phenomenon isthe result of long-term investments in occupational health and safety, i.e.training, surveillance, research, and improved technology. In light of the lastyears economic crisis around the world it is important to ensure that thesepositive trends continue and spread to all countries in order to improveoccupational health worldwide.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».