Effect of occupational exposure to petrol and gasoline components on liver and renal biochemical parameters among gas station attendants, a review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Kidney and liver are of the most affected organs during permanent exposure to petrol and gasoline components in gas stations. This study aims to investigate the renal and liver involvements in these workers using meta-analysis. METHODS: PubMed, Scopus, Science direct, ISI web of science, and Google scholar motor engine were searched using Mesh terms of the relevant keywords. Screening of titles, abstracts and full texts was continued until the eligible articles meeting the inclusion/exclusion criteria were selected. Quality assessment was conducted using NOS (Newcastle-Ottawa Quality score). The pooled standard mean difference of the renal and liver indices between exposed/unexposed groups was estimated using Stata ver. 11 software. RESULTS: In this systematic review, 22 papers were entered. The pooled standard mean difference (95% confidence interval) between exposed and unexposed groups was estimated as of 0.74 (0.28, 1.21) for alkaline phosphatase (ALP), 2.44 (1.80, 3.08) for aspartate transaminase (AST), 2.06 (1.42, 2.69) for alanine transaminase (ALT), 0.10 (-0.09, 0.29) for total Bilirubin (TB), 0.74 (-0.42, -1.90) for total protein (TP), -0.49 (-0.82, -0.15) for albumin, 0.88 (-0.10, 1.87) for uric acid, 1.02 (0.45, 1.59) for creatinine and 1.44 (0.75, 2.13) for blood urea nitrogen (BUN). CONCLUSION: Our meta-analysis showed that the serum AST, ALT, ALP, total protein, total bilirubin, BUN, uric acid and creatinine levels were higher among workers exposed to petrol and gasoline than control group, while albumin was lower in the serum of the exposed workers. Therefore, occupational exposure to gasoline stations can create adverse effects on kidney and liver function.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».