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Enregistrement W2966855701 · doi:10.3390/cancers11081063

Persistent Organic Pollutants and Breast Cancer: A Systematic Review and Critical Appraisal of the Literature

2019· review· en· W2966855701 sur OpenAlexaff
Kaoutar Ennour‐Idrissi, Pierre Ayotte, Caroline Diorio

Notice bibliographique

RevueCancers · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensHôtel-Dieu de QuébecInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerIncidence (geometry)Adipose tissueEpidemiologyCancerMedicineInternal medicineOncologyPhysiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persistent organic pollutants (POPs) bioaccumulate in the food chain and have been detected in human blood and adipose tissue. Experimental studies demonstrated that POPs can cause and promote growth of breast cancer. However, inconsistent results from epidemiological studies do not support a causal relationship between POPs and breast cancer in women. To identify individual POPs that are repeatedly found to be associated with both breast cancer incidence and progression, and to demystify the observed inconsistencies between epidemiological studies, we conducted a systematic review of 95 studies retrieved from three main electronic databases. While no clear pattern of associations between blood POPs and breast cancer incidence could be drawn, POPs measured in breast adipose tissue were more clearly associated with higher breast cancer incidence. POPs were more consistently associated with worse breast cancer prognosis whether measured in blood or breast adipose tissue. In contrast, POPs measured in adipose tissue other than breast were inversely associated with both breast cancer incidence and prognosis. Differences in biological tissues used for POPs measurement and methodological biases explain the discrepancies between studies results. Some individual compounds associated with both breast cancer incidence and progression, deserve further investigation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,346 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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