Disinfection by products and bladder cancer: a pooled analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: \n\nExposure to disinfection byproducts in drinking water has been associated with an increased risk of bladder cancer. We pooled the primary data from 6 case-control studies of bladder cancer that used trihalomethanes as a marker of disinfection byproducts.\n\nMETHODS: \n\nTwo studies were included from the United States and one each from Canada, France, Italy, and Finland. Inclusion criteria were availability of detailed data on trihalomethane exposure and individual water consumption. The analysis included 2806 cases and 5254 controls, all of whom had measures of known exposure for at least 70% of the exposure window of 40 years before the interview. Cumulative exposure to trihalomethanes was estimated by combining individual year-by-year average trihalomethane level and daily tap water consumption.\n\nRESULTS: \n\nThere was an adjusted odds ratio (OR) of 1.24 in men exposed to an average of more than 1 microg/L (ppb) trihalomethanes compared with those who had lower or no exposure (95% confidence interval [CI] = 1.09-1.41). Estimated relative risks increased with increasing exposure, with an OR of 1.44 (1.20-1.73) for exposure higher than 50 microg/L (ppb). Similar results were found with other indices of trihalomethane exposure. Among women, trihalomethane exposure was not associated with bladder cancer risk (0.95; 0.76-1.20).\n\nCONCLUSIONS: \n\nThese findings strengthen the hypothesis that the risk of bladder cancer is increased with long-term exposure to disinfection byproducts at levels currently observed in many industrialized countries.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».