Expositions en milieu professionnel et cancers chez les femmes
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Des résultats issus d'études sur les migrants suggèrent que les facteurs de risque environnementaux peuvent jouer un rôle dans la pathogenèse du cancer du sein, de l'ovaire et du poumon. Néanmoins, l'étiologie de ces cancers reste mal comprise. Bien que les femmes représentent une proportion importante de la main-d'œuvre mondiale, la recherche sur les dangers professionnels auxquels sont exposées les travailleuses demeure limitée. Peu d'études ont examiné les professions fréquentes chez les femmes et les risques professionnels liés aux cancers féminins.Objectifs : Etudier les associations entre 1) la profession, les expositions professionnelles et le cancer de l'ovaire, 2) les expositions professionnelles et le cancer du sein, 3) la profession, les expositions professionnelles et le cancer du poumon.Méthodes : Les données de trois études cas-témoins réalisées dans des populations générales de femmes au Canada et en France, qui recueillaient des informations sur l'historique professionnel, ont été utilisées: l'étude PROVAQ sur le cancer de l'ovaire (491 cas, 897 témoins), l'étude CECILE sur le cancer du sein (1 206 cas, 1 294 témoins) et l'étude WELCA sur le cancer du poumon (731 cas, 751 témoins). Dans ces trois études, un hygiéniste industriel a codé la profession de chaque emploi de chaque participante. Les codes de profession ont été liés à la matrice emplois-expositions canadienne, permettant ainsi de générer des estimations d'exposition pour de nombreux agents. La relation entre l'exposition à chacun des agents les plus répandus et le risque de cancer a été évaluée : 29 agents pour le cancer de l'ovaire, 49 agents pour le cancer du sein et 41 agents pour le cancer du poumon. Pour les cancers de l'ovaire et du poumon, les professions fréquemment rencontrées ont également été examinées. Les associations avec le risque de cancer pour les professions et les expositions professionnelles ont été estimées à l'aide de la régression logistique et en ajustant pour des facteurs de confusion, identifiés à l'aide de graphes acycliques dirigés.Résultats : Des risques accrus de cancer de l'ovaire ont été suggérés pour les professions dans le domaine de la comptabilité, de la vente, de la coiffure et de la couture, ainsi que pour l'exposition professionnelle à des agents liés aux professions de la coiffure. Pour le cancer du sein, l'exposition professionnelle à des agents, en particulier les poussières de fibres textiles, les solvants organiques, les hydrocarbures aromatiques polycycliques, les poussières de plastique et les fumées de pyrolyse, était potentiellement associée à des risques accrus. Il a été suggéré que les risques relatifs diffèrent entre les sous-types de cancer du sein et en fonction du statut ménopausique pour certains agents. Pour le cancer du poumon, des odds ratios élevés ont été observés pour l'enseignement, les professions libérales, les cols-blancs, la vente et les services, ainsi que pour de nombreuses expositions professionnelles, dont certaines étaient cohérentes avec des études antérieures chez les femmes, telles que les fumées de cuisson, le formaldéhyde, les solvants organiques, les hydrocarbures aromatiques polycycliques, les métaux et les peintures/vernis. Les risques de cancer du poumon pour certains agents semblent différer selon le statut tabagique.Conclusions : Certaines professions et expositions professionnelles peuvent être associées à des risques accrus de cancer de l'ovaire, du sein et du poumon chez les femmes. Étant donné que de nombreux résultats étaient imprécis, il est nécessaire de mener d'autres recherches sur des populations générales de femmes afin de reproduire ces résultats. Des études portant sur des échantillons plus importants et l'obtention d'informations provenant de l'évaluation par des experts, permettant d'utiliser des méthodes statiques avancées, peuvent être utiles pour distinguer entre les effets des agents corrélés dans l'estimation du risque de cancer.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.005 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".