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Enregistrement W3209774598 · doi:10.1515/reveh-2021-0074

Electronic waste exposure and DNA damage: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3209774598 sur OpenAlexfundno aff
Ibrahim Issah, John Arko‐Mensah, Thomas Peprah Agyekum, Duah Dwomoh, Julius N. Fobil

Notice bibliographique

RevueReviews on Environmental Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterInternational Development Research Centre
Mots-clésMeta-analysisDNA damageEnvironmental scienceMedicineDNAChemistryBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Inappropriate processing and disposal of electronic waste (e-waste) expose workers and surrounding populations to hazardous chemicals, including clastogens and aneugens. Recently, considerable literature has grown around e-waste recycling, associated chemical exposures and intermediate health outcomes, including DNA damage. Micronuclei (MN) frequency has been widely used as a biomarker to investigate DNA damage in human populations exposed to genotoxic agents. We conducted a systematic review of published studies to assess DNA damage in e-waste-exposed populations and performed a meta-analysis to evaluate the association between e-waste exposure and DNA damage. METHODS: This systematic review with meta-analysis was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement checklist. Articles published in English from January 2000 through December 2020 investigating the associations between e-waste exposure and DNA damage were retrieved from the following three major databases: MEDLINE, ProQuest, and Scopus. Studies that reported the use of MN assay as a biomarker of DNA damage were included for meta-analysis. Studies that also reported other DNA damage biomarkers such as chromosomal aberrations, comet assay biomarkers, 8-hydroxy-2'-deoxyguanosine (8-OHdG), telomere length, apoptosis rate were reported using narrative synthesis. RESULTS: A total of 20 publications were included in this review, of which seven studies were within the occupational setting, and the remaining 13 studies were ecological studies. The review found six biomarkers of DNA damage (micronuclei, comets assay parameters (tail length, % tail DNA, tail moment, and olive tail moment), 8-OHdG, telomere length, apoptosis rate and chromosomal aberrations) which were assessed using seven different biological matrices (buccal cells, blood, umbilical cord blood, placenta, urine and semen). Most studies showed elevated levels of DNA damage biomarkers among e-waste exposed populations than in control populations. The most commonly used biomarkers were micronuclei frequency (n=9) in peripheral blood lymphocytes or buccal cells and 8-OHdG (n=7) in urine. The results of the meta-analysis showed that electronic waste recycling has contributed to an increased risk of DNA damage measured using MN frequency with a pooled estimate of the standardized mean difference (SMD) of 2.30 (95% CI: 1.36, 3.24, p<0.001) based on 865 participants. CONCLUSIONS: Taken together, evidence from this systematic review with meta-analysis suggest that occupational and non-occupational exposure to e-waste processing is associated with increased risk of DNA damage measured through MN assay and other types of DNA damage biomarkers. However, more studies from other developing countries in Africa, Latin America, and South Asia are needed to confirm and increase these results' generalizability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,034
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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