Lung cancer mortality of residents living near petrochemical industrial complexes: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer, as the leading cause of cancer mortality worldwide, has been linked to environmental factors, such as air pollution. Residential exposure to petrochemicals is considered a possible cause of lung cancer for the nearby population, but results are inconsistent across previous studies. Therefore, we performed a meta-analysis to estimate the pooled risk and to identify possible factors leading to the heterogeneity among studies. The standard process of selecting studies followed the Cochrane meta-analysis guideline of identification, screening, eligibility, and inclusion. We assessed the quality of selected studies using the Newcastle-Ottawa scale. Reported point estimates and 95% confidence intervals were extracted or calculated to estimate the pooled risk. Air quality standards were summarized and treated as a surrogate of exposure to air pollution in the studied countries. Funnel plots, Begg’s test and Egger’s test were conducted to diagnose publication bias. Meta-regressions were performed to identify explanatory variables of heterogeneity across studies. A total of 2,017,365 people living nearby petrochemical industrial complexes (PICs) from 13 independent studied population were included in the analysis. The pooled risk of lung cancer mortality for residents living nearby PICs was 1.03-fold higher than people living in non-PIC areas (95% CI = 0.98–1.09), with a low heterogeneity among studies (I 2 = 25.3%). Such effect was stronger by a factor of 12.6% for the year of follow-up started 1 year earlier (p-value = 0.034). Our meta-analysis gathering current evidence suggests only a slightly higher risk of lung cancer mortality among residents living nearby PICs, albeit such association didn’t receive statistically significance. Reasons for higher risks of early residential exposure to PICs might be attributable to the lack of or less stringent air pollution regulations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».