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Enregistrement W7008458154

Cancer incidence and mortality among firefighters

2019· article· en· W7008458154 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBushehr University of Medical Sciences Repository (Bushehr University of Medical Sciences) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Prostate cancerColorectal cancerCancer incidenceConfidence intervalCancerThyroid cancerRectum
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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