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Enregistrement W2970796874 · doi:10.1016/j.reprotox.2019.08.015

Critical review of the association between perineal use of talc powder and risk of ovarian cancer

2019· review· en· W2970796874 sur OpenAlexafffund
Mohamed Kadry Taher, N. Farhat, Nataliya A. Karyakina, Nataliya Shilnikova, Siva Ramoju, Christopher A. Gravel, Kannan Krishnan, Donald R. Mattison, Shi Wu Wen, Daniel Krewski

Notice bibliographique

RevueReproductive Toxicology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalMcGill UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésTalcOvarian cancerMedicineMenopauseGynecologyEpidemiologyTubal ligationCancerObstetricsInternal medicineFamily planningPopulationEnvironmental healthResearch methodologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past four decades, there has been increasing concern that perineal use of talc powder, a commonly used personal care product, might be associated with an increased risk of ovarian cancer. OBJECTIVES: To critically review all available human epidemiological data on the relationship between perineal use of talc powder and ovarian cancer, with consideration of other relevant experimental evidence. METHODOLOGY: We identified 30 human studies for qualitative assessment of evidence, including 27 that were retained for further quantitative analysis. RESULTS: A positive association between perineal use of talc powder and ovarian cancer was found [OR: 1.28 (95% CI: 1.20-1.37)]. A significant risk was noted in Hispanics and Whites, in women applying talc to underwear, in pre-menopausal women and in post-menopausal women receiving hormonal therapy. A negative association was noted with tubal ligation. CONCLUSION: Perineal use of talc powder is a possible cause of human ovarian cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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