Pesticide exposure and lung function: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological studies have reported associations between pesticide exposure and respiratory health, but the specific causal agents and the quantitative impact on lung function are unclear. To address this, we undertook a systematic review of the available literature reporting on pesticide exposures and lung function. <b>Aim:</b> To examine, systematically and by meta-analysis, available literature on the relationship between pesticide exposures and lung function. <b>Methods:</b> MEDLINE, EMBASE, and Web of Science electronic databases were searched to 1 October 2017. We searched by a combination of MeSH terms and free text for pesticide exposures and lung function using our protocol registered in PROSPERO. We assessed the quality of the reports using a modified Newcastle-Ottawa scale. We converted outcome measures to standard mean differences (SMD) and undertook meta-analyses by the metan command in Stata 15 with fixed-effect models where <i>I²</i> from test for heterogeneity<50%. <b>Results:</b> We retrieved 2,356 articles; of these, 56 met our criteria for inclusion and review; 19, 22 and 22 papers were pooled in meta-analyses of FEV<sub>1</sub>/FVC, FVC and FEV<sub>1</sub> respectively. We found no effect for paraquat exposure on FEV<sub>1</sub>/FVC (SMD=0.05; 95%CI 0.04, 0.15). Cholinesterase (ChE) inhibiting pesticides showed a significant negative effect on FEV<sub>1</sub>/FVC (SMD=-0.27; 95%CI -0.39, -0.14). <b>Conclusion:</b> Respiratory surveillance should be enhanced in those exposed to ChE-inhibiting pesticides which reduce FEV<sub>1</sub>/FVC according to the meta-analysis. Our review is limited by heterogeneity between studies from variable exposure assessments and limited adjustment for potential confounders. Further studies with more accurate exposure assessment are indicated.
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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) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».