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Enregistrement W3013286447 · doi:10.1371/journal.pone.0230721

Impact of maternal reproductive factors on cancer risks of offspring: A systematic review and meta-analysis of cohort studies

2020· review· en· W3013286447 sur OpenAlexaff
Mi Ah Han, Dawid Storman, Husam Al-Rammahy, Shaowen Tang, Qiukui Hao, Gareth Leung, Maryam Kandi, Romina Moradi, Jessica J Bartoszko, Callum Arnold, Nadia Rehman, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityImpactQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)CancerObstetricsCohort studyRelative riskPregnancyGynecologyMeta-analysisBreastfeedingPediatricsInternal medicineConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A number of studies have reported on associations between reproductive factors, such as delivery methods, number of birth and breastfeeding, and incidence of cancer in children, but systematic reviews addressing this issue to date have important limitations, and no reviews have addressed the impact of reproductive factors on cancer over the full life course of offspring. METHODS: We performed a comprehensive search in MEDLINE, and Embase up to January 2020 and Web of Science up to 2018 July, including cohort studies reporting the association between maternal reproductive factors of age at birth, birth order, number of births, delivery methods, and breastfeeding duration and cancer in children. Teams of two reviewers independently extracted data and assessed risk of bias. We conducted random effects meta-analyses to estimate summary relative estimates, calculated absolute differences between those with and without risk factors, and used the GRADE approach to evaluate the certainty of evidence. RESULTS: For most exposures and most cancers, we found no suggestion of a causal relation. We found low to very low certainty evidence of the following very small possible impact: higher maternal age at birth with adult multiple myeloma and lifetime uterine cervix cancer incidence; lower maternal age at birth with childhood overall cancer mortality (RR = 1.15, 95% CI = 1.01-1.30; AR/10,000 = 1, 95% CI = 0 to 2), adult leukemia and lifetime uterine cervix cancer incidence; higher birth order with adult melanoma, cervix uteri, corpus uteri, thyroid cancer incidence, lifetime lung, corpus uteri, prostate, testis, sarcoma, thyroid cancer incidence; larger number of birth with childhood brain (RR = 1.27, 95% CI = 1.06-1.52; AR/10,000 = 1, 95% CI = 0 to 2), leukemia (RR = 2.11, 95% CI = 1.62-2.75; AR/10,000 = 9, 95% CI = 5 to 14), lymphoma (RR = 4.66, 95% CI = 1.40-15.57; AR/10,000 = 11, 95% CI = 1 to 44) incidence, adult stomach, corpus uteri cancer incidence and lung cancer mortality, lifetime stomach, lung, uterine cervix, uterine corpus, multiple myeloma, testis cancer incidence; Caesarean delivery with childhood kidney cancer incidence (RR = 1.25, 95% CI = 1.01-1.55; AR/10,000 = 0, 95% CI = 0 to 1); and breastfeeding with adult colorectal cancer incidence. CONCLUSION: Very small impacts existed between a number of reproductive factors and cancer incidence and mortality in children and the certainty of evidence was low to very low primarily due to observational design.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,003
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,486
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,011 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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