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Enregistrement W3212001855 · doi:10.1016/j.scitotenv.2021.151654

Air pollution and endocrine disruptors induce human microbiome imbalances: A systematic review of recent evidence and possible biological mechanisms

2021· review· en· W3212001855 sur OpenAlexaboutno aff
Sayed Esmaeil Mousavi, Juana María Delgado-Saborit, Anna Adivi, Sara Pauwels, Lode Godderis

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilConselleria d'Educació, Investigació, Cultura i EsportGeneralitat Valenciana
Mots-clésMicrobiomeHuman microbiomeBiologyPollutantEndocrine systemPhysiologyEcologyEnvironmental healthMedicineBioinformaticsHormoneEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rich body of literature indicates that environmental factors interact with the human microbiome and influence its composition and functions contributing to the pathogenesis of diseases in distal sites of the body. This systematic review examines the scientific evidence on the effect of environmental toxicants, air pollutants and endocrine disruptors (EDCs), on compositional and diversity of human microbiota. Articles from PubMed, Embase, WoS and Google Scholar where included if they focused on human populations or the SHIME® model, and assessed the effects of air pollutants and EDCs on human microbiome. Non-human studies, not written in English and not displaying original research were excluded. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of individual studies. Results were extracted and presented in tables. 31 studies were selected, including 24 related to air pollutants, 5 related to EDCs, and 2 related to EDC using the SHIME® model. 19 studies focussed on the respiratory system (19), gut (8), skin (2), vaginal (1) and mammary (1) microbiomes. No sufficient number of studies are available to observe a consistent trend for most of the microbiota, except for streptococcus and veillionellales for which 9 out of 10, and 3 out of 4 studies suggest an increase of abundance with exposure to air pollution. A limitation of the evidence reviewed is the scarcity of existing studies assessing microbiomes from individual systems. Growing evidence suggests that exposure to environmental contaminants could change the diversity and abundance of resident microbiota, e.g. in the upper and lower respiratory, gastrointestinal, and female reproductive system. Microbial dysbiosis might lead to colonization of pathogens and outgrowth of pathobionts facilitating infectious diseases. It also might prime metabolic dysfunctions disrupting the production of beneficial metabolites. Further studies should elucidate the role of environmental pollutants in the development of dysbiosis and dysregulation of microbiota-related immunological processes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations87
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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