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Record W7104270202 · doi:10.71781/1408

Occupational exposures and cancers in women

2023· dissertation· en· W7104270202 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicOccupational and environmental lung diseases
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCancerOccupational exposurePopulationOccupational medicineRisk factors for breast cancer

Abstract

fetched live from OpenAlex

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, le rôle de ces facteurs dans l’étiologie de ces cancers reste mal connu. Les facteurs de risque professionnels chez les femmes ont été relativement peu étudiés malgré la proportion importante de la main-d'œuvre féminine à travers le monde. Peu d'études ont en effet 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, et 3) la profession, les expositions professionnelles et le cancer du poumon. METHODES : Les données de trois études cas-témoins réalisées en population générale chez des femmes au Canada et en France qui disposaient d’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 croisés avec une matrice emplois-expositions canadienne afin d’estimer les expositions professionnelles aux agents les plus répandus. La relation entre l'exposition à chacun des agents 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 risques associés aux professions les plus fréquemment rencontrées ont également été étudiés. Les associations avec le risque de cancer pour les professions et les expositions professionnelles ont été estimées par régression logistique et en ajustant pour des facteurs de confusion, identifiés à l'aide de graphes acycliques dirigés. RESULTATS : 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 les expositions aux agents chimiques utilisés dans les métiers de la coiffure. Pour le cancer du sein, les expositions professionnelles aux poussières de fibres textiles, aux solvants organiques, aux hydrocarbures aromatiques polycycliques, aux poussières de plastique et aux fumées de pyrolyse, étaient associées à des augmentations du risque. Les odds ratios différaient selon 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 dans les métiers de l'enseignement, les professions libérales, chez les cols-blancs, la vente et les services. Des associations étaient également observées avec de nombreuses expositions professionnelles, en cohérence 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 semblaient 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. Du fait de la nature exploratoire du travail, d'autres recherches chez des femmes en population générale doivent être menées afin de confirmer ces résultats. Des études portant sur des échantillons plus importants et l’évaluation des expositions par experts, permettant d’utiliser des méthodes statiques avancées, pourraient être utiles pour identifier le rôle spécifique de certaines expositions professionnelles dans le 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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score0.421

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.006
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.190 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Citations0
Published2023
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