Association of ambient air pollution exposure with thyroid cancer incidence trends: A geospatial epidemiological analysis
Notice bibliographique
Résumé
Thyroid cancer incidence has risen sharply in Canada and across high-income countries over the past three decades, a trend that epidemiologists have partially attributed to intensified surveillance and improved imaging resolution. Whether ambient air pollution independently contributes to this rise remains contested, and geospatial epidemiological approaches offer a means of exploring this question across diverse environmental contexts without requiring individual-level exposure data. This research examined associations between municipality-level annual mean concentrations of PM2.5, NO2, SO2, and ozone and age-standardised thyroid cancer incidence rates across 87 Canadian health regions using data from 2007 to 2022. Pollutant concentration estimates were derived from the Canadian National Air Pollution Surveillance network and satellite-corrected land-use regression models. Cancer incidence data were obtained from the Canadian Cancer Registry. Negative binomial regression, adjusted for socioeconomic deprivation index, iodine intake proxy, and healthcare access score, was used to estimate incidence rate ratios. PM2.5 showed the strongest association (adjusted IRR: 1.071 per 1 µg/m³ increment, 95% CI: 1.038-1.105, p<0.001), followed by NO2 (aIRR: 1.039, p = 0.002) and SO2 (aIRR: 1.048, p = 0.021). Ozone showed a non-significant positive trend. A composite pollution index was most strongly associated with thyroid cancer incidence (aIRR: 1.082, 95% CI: 1.054-1.111). These ecological associations cannot confirm causation but generate hypotheses for individual-level cohort investigation and support the case for air quality regulation as a potential cancer control co-benefit.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».