The association between exposure to ambient air pollution and risk of Leukemia in Canada
Bibliographic record
Abstract
L’exposition aux polluants atmosphériques, notamment au dioxyde d’azote (NO2) et aux particules fines (PM2.5), a été associée à une augmentation de l’incidence de cancers du poumon. De récentes études épidémiologiques ont de plus montré une possible association entre la pollution atmosphérique et l’incidence de cancers de la prostate et du sein. Toutefois, il n’y a que très peu d'études s’étant intéressées à d’autres types de cancer, incluant la leucémie. Comme la pollution de l'air ambiant contient du benzène, il a été démontré que causalité associations avec le cancer du poumon, et peut-être associations dans d'autres organes, il y a une possibilité que la leucémie pourrait également être associé à l'exposition à la pollution de l'air. Ma revue de la littérature a indiqué un lien possible entre la leucémie chez les enfants et le NO2. Cependant, les quelques études répertoriées présentent des limites: un petit nombre de cas, des taux de réponses faibles ou non déclarés, et des potentielles erreurs de classification d’exposition. Seulement cinq études s’intéressant à la pollution de l’air et la leucémie chez les adultes ont été répertoriées. L’objectif de cette thèse était de déterminer si la pollution de l’air ambiant est associée à l’incidence de leucémie chez les adultes. Pour se faire, nous avons réalisé une étude cas-contrôle basée sur la population adulte canadienne de 1994-1997. Nous avons utilisé 1064 cas incidents de leucémie et 5039 contrôles sans diagnostics de cancer. À partir des concentrations mesurées par le réseau canadien de station de surveillance de la qualité de l’air, nous avons développé un modèle de dispersion ajusté avec des données satellitaires afin d’interpoler l’exposition de chaque individu aux polluants de l’air (NO2 et PM2.5), basée sur le lieu de résidence. Au final, l’exposition assignée à chaque individu correspondait à l'exposition annuelle moyenne pour la période 1975-1994. Nous avons effectué des sous-analyses par provinces (Ontario, Colombie-Britannique et Alberta) et, lorsque possible, pour les différentes formes de leucémie (la leucémie myéloïde aiguë, la leucémie myéloïde chronique, et la leucémie lymphoïde chronique). En utilisant des modèles de régression logistique basés sur des ‘splines’ cubiques naturelles, nous avons trouvé une fonction concentration-réponse en forme de 'n’ entre l'exposition au NO2 et toutes les formes de leucémie : à des faibles concentration (i.e., 4.51 à 14.66 ppb), nous avons obtenu un rapport de cote (OR) de 1.24 (IC95% : 1.00 - 1.54) alors qu’à des concentrations plus élevées (i.e., 22.75 à 29.7 ppb) le OR était de 0.81 (IC95% : 0.69 - 0.95). Pour les PM2.5, nous avons trouvé une fonction concentration-réponse qui était compatible avec une fonction linéaire légèrement positive : à de faibles concentrations (i.e., 5.6 à 8.0 μg/m3) le OR était de 0.89 (IC95% : 0.76 - 1.03) et à des concentrations plus élevées (i.e., 15.6 a 19.2 μg/m3) le OR était de 1.20 (IC95% : 0.96 - 1.51). Pour la leucémie lymphoïde chronique, nos résultats montrent des OR de 0,92 (IC95% : 0,86 -1,00) par augmentation de 5 ppb de NO2 et de 0,63 (IC95% : 0,42-0,94) par augmentation de 10 g/m3 de PM2.5. Nous n'avons trouvé aucune association pour l'exposition aux PM2.5. La courbe en forme de ‘n’obtenue pour le NO2 pourrait être liée à des différences entre les milieux urbain-rural ou encore à une certaine forme de sélection biaisant les résultats. Compte tenu de la rareté des études portant sur la leucémie chez l'adulte, des recherches supplémentaires sont nécessaires afin de corroborer les résultats.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".