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Enregistrement W7104261856 · doi:10.71781/1116

Job strain and the risk of breast cancer : an analysis of the CARTaGENE cohort

2025· dissertation· en· W7104261856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerJob stressCancerCohortRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Le cancer du sein est le plus diagnostiqué chez les femmes canadiennes. Certaines expositions professionnelles aient été liées au cancer du sein mais, les facteurs psychosociaux, comme le stress au travail, restent sous-étudiés. Objectif : Estimer l’association entre le stress au travail et le risque de cancer du sein chez les femmes du Québec. Méthodologie : Une étude cas-témoins nichée dans la cohorte CARTaGENE inclut 196 cas incidents de cancer du sein (2009-2020) et 784 témoins appariés par âge. Le stress au travail a été évalué avec un questionnaire de 15 items sur la demande psychologique, la latitude décisionnelle et le soutien social. Les scores ont été catégorisés par dichotomisation à la médiane en quatre catégories (stress élevé, passif, actif, faible) et en une variable binaire (stress élevé vs autres). Une régression logistique conditionnelle a été utilisée pour estimer les rapports des taux d’incidence (RTI) et leurs intervalles de confiance à 95% (IC 95%). La stratification par niveau d'éducation et de revenu a été effectuée. Résultats : Aucune association n'a été trouvée entre le stress au travail et le risque de cancer du sein (RTI=0,73 ; IC 95 % 0,46-1,11). Cependant, dans le groupe à faible revenu, le stress élevé était lié à un risque accru (RTI=2,37 ; IC 95 % 1,15-4,86). Conclusion : Nos résultats n’indiquent aucun rôle du stress au travail dans l’étiologie du cancer du sein sur 10 ans, bien que le revenu puisse modifier cette association.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,311 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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