Occupational exposure to pesticides and prostate cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological studies on exposure to pesticides and risk of prostate cancer (PC) provide inconsistent results. We aimed to explore various potential sources of heterogeneity not previously assessed and to derive updated risk estimates from homogenous studies. We searched PubMed, Web of Science and Scopus databases for case-control and cohort studies published from 1985 to April 2014. We assessed the quality of the articles using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled estimates were calculated using random-effects models. Heterogeneity was explored using subset analyses and metaregression. Fifty-two studies were included in the review and 25 in the meta-analysis. No association was found between low exposure to pesticides and PC, but association was significant for high exposure, pooled OR 1.33 (1.02 to 1.63), I(2)=44.8%, p=0.024. Heterogeneity was explained by a number of variables including method used to assess exposure. Pooled OR was weak and non-significant for studies measuring serum pesticide level, 1.12 (0.74 to 1.50), I(2)=0.00%, p=0.966. For studies applying self-reporting of exposure, pooled estimate was 1.34 (0.91 to 1.77), I(2)=0.00%, p=0.493, while a high significant association was detected for grouped exposure assessment, 2.24 (1.36 to 3.11), I(2)=0.00%, p=0.955. In spite of a weak significant association detected when pooling ORs for high occupational exposure to pesticides, the magnitude of the association was related to the method of exposure assessment used by the original studies. A family history-pesticide exposure interaction was also observed for a number of pesticides.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».