Effect of occupational exposure to petrol and gasoline components on liver and renal biochemical parameters among gas station attendants, a review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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