The Association Between Cadmium Exposure and Gestational Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Several studies have evaluated the association of cadmium exposure with the risk of gestational diabetes mellitus (GDM). However, the findings among these studies have been inconsistent. To further investigate the relationship, we carried out a meta-analysis to clarify the relationship between cadmium exposure and GDM risk. Methods Five databases (Scopus, PubMed, Web of Science, Cochrane, and CNKI) were searched for eligible studies until September 09, 2021. The quality of eligible studies was evaluated using the Newcastle–Ottawa quality assessment scale (NOS). The summary odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated by random-effects models due to high heterogeneity. Sensitivity analysis was performed to explore the robustness of the results. Publication bias was evaluated by Egger's test and Begg's test. We also conducted meta-regression analysis and subgroup analysis to assess the potential sources of heterogeneity. Results A total of 10 studies with 32,000 participants related to our issue were included. Comparing the highest vs. lowest categories of cadmium exposure, no significant association was observed between cadmium exposure and the risk of GDM (OR = 1.16, 95% CI = 0.92–1.46, and P = 0.206). No publication bias was found in Begg's and Egger's tests (all P > 0.05). Meta-regression suggested that publication year was the potentially heterogeneous source ( P = 0.034). Subgroup analysis of publication year showed that the OR of studies before the year of 2016 was 4.05 (95% CI = 1.87–8.76, P < 0.001), and prospective cohort studies showed a borderline increased GDM risk (OR = 1.15, 95% CI = 0.99–1.33, and P = 0.061). Conclusion Our results indicated no significant association between cadmium exposure and GDM risk. Further high-quality prospective studies, especially those using standard analytic methods for cadmium exposure, are warranted to confirm the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».