Cancer incidence and mortality among firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Firefighters are exposed to both known and suspected carcinogens. This study aims to systematically review the literature on the association of firefighting occupation and cancer incidence and mortality, overall and for specific cancer sites. A systematic review using PubMed, Embase, and Web of Science was performed up to January 1, 2018. We extracted risk estimates of cancers and calculated summary incidence risk estimates (SIRE), summary mortality risk estimates (SMRE), and their 95% confidence intervals (CI). Publication bias and risk of bias in individual studies were assessed using Begg's and Egger's tests and the Newcastle-Ottawa scale (NOS), respectively. We included 50 papers in the review and 48 in the meta-analysis. We found significantly elevated SIREs for cancer of the colon (1.14; CI 1.06 to 1.21), rectum (1.09; CI 1.00 to 1.20), prostate (1.15; CI 1.05 to 1.27), testis (1.34; CI 1.08 to 1.68), bladder (1.12; CI 1.04 to 1.21), thyroid (1.22; CI 1.01 to 1.48), pleura (1.60; CI 1.09 to 2.34), and for malignant melanoma (1.21; CI 1.02 to 1.45). We found significant SMREs of 1.36 (1.18 to 1.57) and 1.42 (1.05 to 1.90) for rectal cancer and Non-Hodgkin's lymphoma, respectively. Considering the significantly elevated risk of some cancers in this occupational group, we suggest improving preventive measures and securing adequate and relevant medical attention for this group. Further studies with more accurate and in-depth exposure assessments are indicated.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».