Pesticide exposure and lung function: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological studies have reported associations between pesticide exposure and respiratory health effects, but the quantitative impact on lung function is unclear. To fill this gap, we undertook a systematic review of the available literature on the association between pesticide exposure and pulmonary function. AIMS: To examine all available literature regarding the relationship between occupational and environmental exposure to pesticides and lung function. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE and Web of Science databases to 1 October 2017 without any date or language restrictions using a combination of MeSH terms and free text for 'pesticide exposure' and 'lung function'. We included studies that met the criteria of our research protocol registered in PROSPERO, and we assessed their quality using a modified Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Of 2356 articles retrieved, 56 articles were included in the systematic review and pooled in meta-analyses for forced expiratory volume in 1 s (FEV1)/forced vital capacity (FVC), FVC and FEV1. There was tentative evidence that exposure to cholinesterase (ChE) inhibiting pesticides reduced FEV1/FVC and no evidence that paraquat exposure affected lung function in farmers. CONCLUSIONS: Respiratory surveillance should be enhanced in those exposed to ChE-inhibiting pesticides which reduced FEV1/FVC according to the meta-analysis. Our study is limited by heterogeneity between studies due to different types of exposure assessment to pesticides and potential confounders. Further studies with a more accurate exposure assessment are suggested.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| 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 découle