A meta-analysis of the risk of salivary gland tumors associated with mobile phone use: the importance of correct exposure assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the risk of developing salivary gland tumors associated with the use of mobile phones. CONTENT: There have been a number of epidemiological studies conducted to assess for a possible association between mobile phone usage and the development of intracranial tumours, however results have been conflicting. We conducted an extensive literature search across four different databases was conducted. After selecting the articles relevant to the area of study, a total of seven studies were included in this meta-analysis, with no restrictions set on publication date or language. Studies were qualitatively assessed using the Newcastle-Ottawa scale. No significant association between the use of mobile phones and salivary gland tumors was observed (OR=1.06, 95% CI=0.86-1.32). No evidence for publication bias was detected. SUMMARY AND OUTLOOK: Our findings indicate no significant association between mobile phone usage and salivary gland tumours. However, there were many limitations encountered in these studies, suggesting that the observed result may not be an accurate estimate of the true carcinogenic risk of mobile phones, especially for heavy long-term users. In fact, the studies included in this meta-analysis highlight the need to correctly define exposure assessment in order to ascertain the risk of a certain variable.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».