Drinking Water Arsenic and Adverse Reproductive Outcomes in Men and Women: A Systematic PRISMA Review
Notice bibliographique
Résumé
Infertility is a worldwide health issue, but mechanisms of both male and female reproductive toxicity remain to be elucidated. So far, a limited focus has been on potentially harmful environmental factors such as arsenic, which is naturally occurring in groundwater. The objective of this review was to systematically investigate the association between arsenic in drinking water and adverse reproductive outcomes in men and women of fertile age. We conducted a systematic literature search and included case-control studies and cohort studies reporting on decreased semen quality characteristics, increased time to pregnancy, infertility, or spontaneous abortion. In total, 433 articles were screened and ultimately, eight studies were included. Included literature was quality assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Findings were reported in a narrative synthesis. Only one study investigated male fertility. An association between increasing arsenic exposure and decreasing semen quality characteristics was found, as well as an indication of arsenic accumulation in seminal plasma. These findings are, however, at high arsenic levels (>1000 µg/L). No consistent evidence was found to support the hypothesis that arsenic exposure from drinking water is a cause of longer waiting time to pregnancy or spontaneous abortion, being the only endpoints investigated in the included literature. In conclusion; the evidence is sparse and of varying quality, however, it does warrant attention, as it conflicts with existing evidence, mainly from cross-sectional or ecologic studies.
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| 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) | 0,006 | 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 ».