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Record W3107745793 · doi:10.71781/1093

Methodological considerations of the Canadian job-exposure matrix and the evaluation of the risk of brain cancer in relation to occupational exposure to metallic compounds

2018· dissertation· en· W3107745793 on OpenAlexaboutno aff
Romain Pasquet

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicOccupational exposure and asthma
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOccupational exposureRelation (database)Job-exposure matrixBrain cancerOccupational cancerMedicineMatrix (chemical analysis)Environmental healthCancerComputer scienceMaterials scienceComposite materialInternal medicineData mining

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cancer du cerveau est associé à une morbidité importante et à un fardeau économique considérable pour les systèmes de santé, les patients et leur famille. Malheureusement, on en sait toujours très peu sur l’étiologie de cette maladie. Les métaux, les métalloïdes et les fumées de soudures constituent une grande famille de cancérogènes professionnels potentiels à laquelle des millions de travailleurs sont exposés. La littérature scientifique fournit certains éléments de preuve que l’exposition professionnelle à quelques composés métalliques pourrait augmenter le risque de cancer du cerveau, mais la plupart des études publiées étaient limitées dans leur taille d’échantillons et en leurs capacités de mesurer efficacement l’exposition professionnelle à vie. Cette thèse a pour objectif de fournir de nouveaux éléments de preuve concernant l’association entre l’exposition professionnelle à certains composés métalliques et les deux principaux sous-types histologiques du cancer du cerveau, le gliome et le méningiome. Deux projets existants constituent la base de cette thèse: INTEROCC, une grande étude internationale cas-témoins sur l’association entre l’exposition professionnelle et le cancer du cerveau, incluant 2 054 cas de gliome, 1 924 cas de méningiome et 5 601 témoins, ainsi que CANJEM, une nouvelle matrice emplois-exposition basée sur plus de 30 000 emplois. CANJEM est un tableau croisé de trois axes: un axe de codes professionnels, un axe de périodes de temps et un axe d’agents chimiques. CANJEM fournit diverses mesures d’exposition à des agents professionnels sélectionnés en fonction d’un titre occupationnel et d’une période de temps. CANJEM étant un outil complexe conçu pour offrir une flexibilité considérable à l’utilisateur, les deux premiers volets de cette thèse ont été consacrés à l’examen de certaines des considérations méthodologiques associées à l’utilisation de CANJEM dans le cadre d’une étude épidémiologique. Premièrement, nous avons examiné comment la modification de la résolution des axes de codes professionnels et de périodes de temps influençait la proportion d’emplois pouvant être liés à CANJEM dans l’étude INTEROCC. Nous avons ensuite comparé l’accord de paires de versions de CANJEM pour la probabilité d’exposition et la concentration pondérée par la fréquence d’exposition de 19 composés métalliques en utilisant le coefficient d’accord de Gwet (AC2). Nous avons observé que, selon la résolution utilisée, CANJEM pouvait lier entre 70,7% et 98,1% de l’ensemble des emplois disponibles dans l’étude INTEROCC. De plus, la modification de l’axe de code professionnel avait un impact plus important que la modification de l’axe de période de temps sur les mesures d’expositions. Deuxièmement, l’évaluation par des experts est généralement considérée comme l’étalon-or dans l’évaluation rétrospective de l’exposition professionnelle. Différents seuils peuvent être appliqués à la probabilité d’exposition fournie par CANJEM afin de distinguer «exposé» de «non exposé». Nous avons comparé les rapports de cotes (RC) obtenus à l’aide de plusieurs versions de variables d’exposition binaire et cumulative pour neuf cancérogènes potentiels du poumon avec des RC obtenus à l’aide de l’évaluation par des experts. Des modèles de régression logistique inconditionnels ont été utilisés pour examiner l’association entre chaque variable d’exposition et le cancer du poumon chez 1 200 cas de cancer du poumon et 1 505 témoin issus d’une étude cas-témoin basée à Montréal. La sensibilité de l’évaluation dérivée de CANJEM par rapport à l’évaluation par experts variait de 0,12 à 0,78, tandis que la spécificité variait de 0,84 à 0,99. Dans l’ensemble, CANJEM a été capable reproduire les associations obtenues avec l’évaluation par experts, l’utilisation de seuils de probabilité de 25% ou 50% fournissant généralement les meilleurs résultats. Finalement, nous avons examiné le lien entre l’exposition professionnelle à 21 composés métalliques et le gliome ainsi que le méningiome dans l’étude INTEROCC à l’aide de régressions logistiques conditionnelles. La stratégie analytique était basée sur les observations faites dans les deux premiers volets. Nous n’avons observé aucune preuve de la présence d’association entre les agents sélectionnés et le gliome, mais la présence d’associations positives entre ces agents et le méningiome a été suggérée. Des associations statistiquement significatives ont également été observées entre le méningiome et une exposition inférieure à 15 ans aux fumées de plomb (RC (intervalle de confiance de 95%)) (1,67 (1,02-2,74)), aux composés du zinc (2,14 (1,02-3,89)), aux fumées de soudure (1,80 (1,17-2,77)), aux fumées d’oxydes métalliques (1,51 (1,03-2,21)) et entre une faible exposition cumulée au chrome VI (1,99 (1,03-3,84)) et aux fumées de brasage (1,83 (1,17-2,87)). L’évaluation rétrospective de l’exposition constitue l’un des principaux défis de l’épidémiologie professionnelle. Dans cette thèse, nous avons constaté que CANJEM, bien qu’imparfaite, était une approche appropriée pour l’évaluation de l’exposition professionnelle dans les études épidémiologiques. Bien qu’il soit difficile de déterminer le rôle exact joué par chacun des agents examinés, nos résultats supportent la présence d’une association positive entre les composés métalliques et plus particulièrement les fumées métalliques et le méningiome.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.606
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.154
GPT teacher head0.447
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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