Occupational pesticide exposure increases risk of acute myeloid leukemia: a meta-analysis of case–control studies including 3,955 cases and 9,948 controls
Notice bibliographique
Résumé
The impact of pesticides on health is a major public health concern. A higher risk to develop chronic lymphoid malignancies has been demonstrated to be associated with occupational pesticide exposure (OPE). By contrast, little is known of the impact of OPE on the occurrence of myeloid malignancies especially acute myeloid leukemia (AML). The purpose of this meta-analysis is to summarize data on the association between OPE and AML. A relevant dataset of case-control studies was extracted. Among 6784 references extracted, 14 were selected, representing 3,955 AML patients and 9,948 control subjects diagnosed between 1976 and 2010. An adverse association was found between OPE and AML (OR = 1.51; 95%CI: 1.10-2.08), not affected by sensitivity analyses. Funnel plot asymmetry suggested a publication bias underestimating OR. Stratified analysis showed the association to be driven by studies with: (1) monocentric AML patients and hospital-based control population, (2) Newcastle-Ottawa scale > 6 and the group of studies identified as with the lowest risk, (3) exposure assessment through peer-to-peer interview, (4) diagnosis in North America and Asia and after 1995, (5) restriction to de novo AML. Moreover, the association between OPE and AML was significant with insecticides. These findings broaden the spectrum of pesticide toxicity to myeloid malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».