A protocol for a systematic review of the effectiveness of interventions to reduce exposure to lead through consumer products and drinking water
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The toxic heavy metal lead continues to be a leading environmental risk factor, with the number of attributable deaths having doubled between 1990 and 2010. Although major sources of lead exposure, in particular lead in petrol, have been significantly reduced in recent decades, lead is still used in a wide range of processes and objects, with developing countries disproportionally affected. The objective of this systematic review is to assess the effectiveness of regulatory, environmental and educational interventions for reducing blood lead levels and associated health outcomes in children, pregnant women and the general population. METHODS/DESIGN: The databases MEDLINE, Embase and the Global Health Library (GHL) will be searched using a sensitive search strategy. Studies in English, German, French, Spanish, Italian or Afrikaans will be screened according to predefined inclusion and exclusion criteria. We will consider randomized and non-randomized studies accepted by the Cochrane Effective Practice and Organization of Care (EPOC) Group, as well as additional non-randomized studies. Screening of titles and abstracts will be performed by one author. Full texts of potentially relevant studies will be independently assessed for eligibility by two authors. A single author will extract data, with a second reviewer checking the extraction form. Risk of bias will be assessed by two researchers using the Graphical Appraisal Tool for Epidemiological studies, as modified by the Centre for Public Health at the UK National Institute for Health and Care Excellence. Any inconsistencies in the assessment of eligibility, data extraction or quality appraisal will be resolved through discussion. Where two or more studies report the primary outcome blood lead levels within the same population group, intervention category and source of lead exposure, data will be pooled using random effects meta-analysis. In parallel, harvest plots as a graphical method of evidence synthesis will be used to present findings for blood lead levels and secondary outcomes. DISCUSSION: This systematic review will fill an important evidence gap with respect to the effectiveness of interventions to reduce lead in consumer products and drinking water in the context of new WHO guidelines for the prevention and management of lead poisoning. It will also contribute to setting a future research agenda.
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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 | 0,021 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».