Defining a Lowest Observable Adverse Effect Hair Concentrations of Mercury for Neurodevelopmental Effects of Prenatal Methylmercury Exposure Through Maternal Fish Consumption: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methylmercury is an environmental pollutant that can cause irreversible effects on the development of children. Although there is no doubt that high exposure can cause neurodevelopmental deficits, the threshold that will adversely affect the developing fetus is not well defined. Our objective was to systematically review the evidence of neurodevelopmental risks of methylmercury to the unborn child from maternal fish consumption to define the lowest observable adverse effect hair concentration (LOAEHC). METHODS: A systematic review was conducted of all original research reporting on the effects of methylmercury on the human fetus. A literature search was undertaken using SCOPUS, Medline-Ovid, PubMed, Google Scholar, and EMBASE. Papers were selected based on the following inclusion criteria: 1) child neurodevelopmental outcome; 2) comparison groups; and 3) methylmercury exposure through fish consumption. RESULTS: Forty-eight publications met these inclusion criteria. Thirty articles reported on longitudinal studies and 18 were cross-sectional studies. Variations in study design precluded formal meta-analysis. Based on an evaluation of these studies, we defined the LOAEHC at 0.3 microg/g of maternal hair mercury. The longitudinal studies yielded a LOAEHC of 0.5 microg/g. CONCLUSION: In the clinical context, the majority of pregnant women consume mercury-containing fish in amounts that are lower than the LOAEHC defined in this study. However, the LOAEHC is in the same order of magnitude of mercury exposure that occurs in significant numbers of women. Hence, although it appears safe to suggest that eating the recommended types and amounts of fish poses no measurable risks for neurodevelopmental deficits, analysis of hair mercury content before pregnancy might be suggested because dietary modification can decrease body content and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».