Mycotoxin exposure and human cancer risk: A systematic review of epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been an increasing interest in investigating the carcinogenicity of mycotoxins in humans. This systematic review aims to provide an overview of data linking exposure to different mycotoxins with human cancer risk. Publications (2019 and earlier) of case-control or longitudinal cohort studies were identified in PubMed and EMBASE. These articles were then screened by independent reviewers and their quality was assessed according to the Newcastle-Ottawa scale. Animal, cross-sectional, and molecular studies satisfied criteria for exclusion. In total, 14 articles were included: 13 case-control studies and 1 longitudinal cohort study. Included articles focused on associations of mycotoxin exposure with primary liver, breast, and cervical cancer. Overall, a positive association between the consumption of aflatoxin-contaminated foods and primary liver cancer risk was verified. Two case-control studies in Africa investigated the relationship between zearalenone and its metabolites and breast cancer risk, though conflicting results were reported. Two case-control studies investigated the association between hepatocellular carcinoma and fumonisin B1 exposure, but no significant associations were observed. This systematic review incorporates several clear observations of dose-dependent associations between aflatoxins and liver cancer risk, in keeping with IARC Monograph conclusions. Only few human epidemiological studies investigated the associations between mycotoxin exposures and cancer risk. To close this gap, more in-depth research is needed to unravel evidence for other common mycotoxins, such as deoxynivalenol and ochratoxin A. The link between mycotoxin exposures and cancer risk has mainly been established in experimental studies, and needs to be confirmed in human epidemiological studies to support the evidence-based public health strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».