Effect of electromagnetic field on abortion: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The increasing use of new technologies by pregnant women inevitably exposes them to the risks of the electromagnetic fields (EMFs). According to the World Health Organization, EMFs are the major sources of pollutants which harm human health. This study was aimed to evaluate the effects of EMF exposure on abortion. Methods Web of Science, Cochrane Library, MEDLINE, PubMed, EMBASE, Scopus, and Google Scholar were searched until 2021. Pooled odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI) was estimated using a random-effects model. Heterogeneity was explored using Cochran’s Q test and I 2 index. A meta-regression method was employed to investigate the factors affecting heterogeneity between the studies. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the credibility of the studies. Results Eligible studies (N = 17) were analyzed with a total of 57,693 participants. The mean maternal age (95% CI) was 31.06 years (27.32–34.80). Based on meta-analysis results, the pooled estimate for OR of EMF with its effects was 1.27 (95% CI: 1.10–1.46). According to the results of meta-regression, sample size had a significant effect on heterogeneity between studies (p: 0.030), but mother’s age and publication year had no significant effect on heterogeneity (p-value of bothwere >0.05). No publication bias was observed. Conclusion Exposure to EMFs above 50 Hz or 16 mG is associated with 1.27× increased risk of abortion. It may be prudent to advise women against this potentially important environmental hazard. Indeed, pregnant women should receive tailored counselling.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».