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Enregistrement W3152671368 · doi:10.3390/ijerph18084174

Blood Lead Level and Renal Impairment among Adults: A Meta-Analysis

2021· review· en· W3152671368 sur OpenAlexaboutno aff
Saruda Kuraeiad, Manas Kotepui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWalailak University
Mots-clésMedicineMeta-analysisBlood lead levelRenal functionFunnel plotLead exposurePopulationCreatinineConfoundingCohort studyInternal medicinePublication biasEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The adult population in lead-related occupations or environmentally exposed to lead may be at risk for renal impairment and lead nephropathy. This meta-analysis aims to determine the impact of blood lead level (BLL) on renal function among middle-aged participants. Methods: Cross-sectional, longitudinal, or cohort studies that reported BLL and renal function tests among adult participants were retrieved from PubMed, Scopus, and ISI Web of Science. Relevant studies were included and assessed for quality using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). The pooled mean BLL of participants with a high BLL (≥30 µg/dL), moderate BLL (20–30 µg/dL), and low BLL (<20 µg/dL) was estimated using the random effects model. The pooled mean differences in BLL, blood urea nitrogen (BUN), creatinine, uric acid, and creatinine clearance between the exposed and non-exposed participants were estimated using the random effects model. Meta-regression was performed to demonstrate the association between the effect size (ES) of the pooled mean BLL and renal function. Heterogeneity among the included studies was assessed using the Cochrane Q and I2 statistics. Cochrane Q with a p value less than 0.05 and I2 more than 50% demonstrated substantial heterogeneity among the studies included. Publication bias was assessed using the funnel plot between the effect size and standard error of the effect size. Results: Out of 1657 articles, 43 were included in the meta-analysis. The meta-analysis demonstrated that the pooled mean BLL in the participants with a high BLL, moderate BLL, and low BLL was 42.41 µg/dL (95% confidence interval (CI): 42.14–42.67, I2: 99.1%), 22.18 µg/dL (95% CI: 21.68–22.68, I2: 60.4%), and 2.9 µg/dL (95% CI: 2.9–2.9, I2: 100%), respectively. The mean BLL of the exposed participants was higher than that of the non-exposed participants (weighted mean difference (WMD): 25.5, p < 0.0001, 95% CI: 18.59–32.45, I2: 99.8%, 17 studies). The mean BUN (WMD: 1.66, p < 0.0001, 95% CI: 0.76–2.55, I2: 76%, 10 studies) and mean creatinine (WMD: 0.05, p = 0.007, 95% CI: 0.01–0.08, I2: 76.8%, 15 studies) in the exposed participants were higher than those in the non-exposed participants. The mean creatinine clearance in the exposed participants was lower than that in the non-exposed participants (standard mean difference (SMD): −0.544, p = 0.03, 95% CI: −1.035–(−0.054), I2: 96.2%). The meta-regression demonstrated a significant positive effect of BLL on BUN (p = 0.022, coefficient: 0.75, constant: −3.7, 10 studies). Conclusions: BLL was observed to be associated with abnormal renal function test parameters, including high BUN, high creatinine, and low creatinine clearance. Moreover, BUN seemed to be the most valuable prognostic marker for lead-induced renal impairment. Therefore, regular checks for renal function among lead-exposed workers should be a priority and publicly promoted.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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