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Record W7104282352 · doi:10.71781/906

Lung cancer risk associated with occupational exposures to cleaning agents and biocides : analysis of two case-control studies in Montreal, Canada

2021· dissertation· en· W7104282352 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicOccupational exposure and asthma
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiocideLung cancerOccupational exposurePopulationCancer

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte: Les agents de nettoyage sont des substances qui aident l'eau dans le processus de nettoyage. Les biocides comprennent les substances utilisées pour désinfecter, désodoriser, stériliser et assainir. L'utilisation d'agents de nettoyage, de biocides et d'autres produits liés au nettoyage est omniprésente. Certaines études suggèrent que l'exposition professionnelle à des substances liées au nettoyage peut être associée au cancer du poumon. Objectif: Examiner l'association entre le risque de cancer du poumon et l'exposition professionnelle aux agents de nettoyage, aux biocides et à d'autres agents de nettoyage. Méthodes: Cette étude utilise les données de deux études cas-témoins basées sur la population sur le cancer du poumon (étude 1: 1979-1986; étude 2: 1996-2001) menées à Montréal. Dans les deux études, les cas comprenaient des hommes ayant reçu un diagnostic de cancer du poumon confirmé histologiquement dans 18 hôpitaux métropolitains de Montréal. Dans les deux études, un ensemble de témoins de population sélectionnés au hasard à partir de la liste électorale du Québec a été établi (étude 2: 762 cas et 899 témoins); tandis que dans l'étude 1, un groupe témoin de cancer supplémentaire a été sélectionné à partir d'un groupe d'autres patients diagnostiqués avec un autre cancer incident (857 cas, 533 témoins de population, 1349 témoins de cancer). Dans les deux études, des antécédents professionnels détaillés ont été recueillis au cours des entretiens; une équipe de chimistes et d'hygiénistes industriels a ensuite évalué l'exposition professionnelle à de nombreuses substances professionnelles, notamment des agents de nettoyage, des biocides, des alcools aliphatiques, de l'ammoniac, de la soude caustique, des cires et des produits de polissage. Une régression logistique multivariée nonconditionnelle a été utilisée pour estimer les ratios des côtes et les intervalles de confiance à 95% du risque de cancer du poumon associé à diverses mesures de l'exposition professionnelle à ces six agents, tout en ajustant pour les facteurs de risque établis. Les interactions selon l'intensité du tabagisme et l'état d'asthme ont été explorées avec l'inclusion de termes de produits croisés. Résultats: Dans l'ensemble, il n'y avait pas d'association cohérente soutenant le rôle de l'exposition professionnelle aux agents de nettoyage, aux biocides et à d'autres agents de nettoyage dans l'étiologie du cancer du poumon. Bien qu'il y ait eu des preuves que l'intensité du tabagisme peut modifier l'association entre la soude caustique et le risque de cancer du poumon dans l'étude 1; où, chez les fumeurs de faible intensité, une augmentation du risque par trois a été observée par rapport à une association nulle observée chez les fumeurs d'intensité moyenne à forte (pInteraction=0,03). Alors que, dans l'étude 2, les personnes exposées professionnellement à des alcools aliphatiques et qui ont déjà souffert d'asthme ont connu quatre fois du risque de cancer du poumon par rapport à une association nulle observée chez ceux qui n'ont jamais eu d'asthme (pInteraction = 0,04). Conclusion: Pris ensemble, les résultats de cette étude ne soutiennent pas le rôle de l'exposition professionnelle aux agents de nettoyage, aux biocides et à d'autres produits de nettoyage dans l'étiologie du cancer du poumon.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.094
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.010
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.238 · 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".

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Citations0
Published2021
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