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Enregistrement W2153224441 · doi:10.1186/1476-069x-13-44

Arsenic in drinking water and urinary tract cancers: a systematic review of 30 years of epidemiological evidence

2014· review· en· W2153224441 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensCancer Care OntarioDalhousie UniversityCancer Care Nova Scotia
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésBladder cancerMedicineIncidence (geometry)EpidemiologyKidney cancerMeta-analysisCancerArsenicArsenic contamination of groundwaterEnvironmental healthInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arsenic in drinking water is a public health issue affecting hundreds of millions of people worldwide. This review summarizes 30 years of epidemiological studies on arsenic exposure in drinking water and the risk of bladder or kidney cancer, quantifying these risks using a meta-analytical framework. METHODS: Forty studies met the selection criteria. Seventeen provided point estimates of arsenic concentrations in drinking water and were used in a meta-analysis of bladder cancer incidence (7 studies) and mortality (10 studies) and kidney cancer mortality (2 studies). Risk estimates for incidence and mortality were analyzed separately using Generalized Linear Models. Predicted risks for bladder cancer incidence were estimated at 10, 50 and 150 μg/L arsenic in drinking water. Bootstrap randomizations were used to assess robustness of effect size. RESULTS: Twenty-eight studies observed an association between arsenic in drinking water and bladder cancer. Ten studies showed an association with kidney cancer, although of lower magnitude than that for bladder cancer. The meta-analyses showed the predicted risks for bladder cancer incidence were 2.7 [1.2-4.1]; 4.2 [2.1-6.3] and; 5.8 [2.9-8.7] for drinking water arsenic levels of 10, 50, and 150 μg/L, respectively. Bootstrapped randomizations confirmed this increased risk, but, lowering the effect size to 1.4 [0.35-4.0], 2.3 [0.59-6.4], and 3.1 [0.80-8.9]. The latter suggests that with exposures to 50 μg/L, there was an 83% probability for elevated incidence of bladder cancer; and a 74% probability for elevated mortality. For both bladder and kidney cancers, mortality rates at 150 ug/L were about 30% greater than those at 10 μg/L. CONCLUSION: Arsenic in drinking water is associated with an increased risk of bladder and kidney cancers, although at lower levels (<150 μg/L), there is uncertainty due to the increased likelihood of exposure misclassification at the lower end of the exposure curve. Meta-analyses suggest exposure to 10 μg/L of arsenic in drinking water may double the risk of bladder cancer, or at the very least, increase it by about 40%. With the large number of people exposed to these arsenic concentrations worldwide the public health consequences of arsenic in drinking water are substantial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle