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Enregistrement W4285524785 · doi:10.21037/tcr-22-1434

Benzene exposure increases the risk of non-Hodgkin’s lymphoma: a systematic review and meta-analysis of observational studies

2022· review· en· W4285524785 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Liu, Jingxin Wang

Notice bibliographique

RevueTranslational Cancer Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublication biasMeta-analysisFunnel plotMedicineSubgroup analysisPopulationOdds ratioObservational studyInternal medicineCohort studyRelative riskOncologyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although there is sufficient evidence that benzene exposure increases the risk of leukemia, whether benzene exposure increases the risk of non-Hodgkin’s lymphoma (NHL) remains controversial. The method of meta-analysis can reduce the uncertainty in evidence-based medicine (EBM) evidence decision-making caused by the bias between studies by systematically searching, evaluating, and combining all relevant literatures. Methods: PubMed, Embase, ScienceDirect and other databases were searched according to the population exposure comparison outcome principles: whether the general population exposed to benzene has a higher risk of developing NHL than the population without benzene exposure. Two independent researchers extracted the main endpoint indicators from the included literature, including the odds ratio (OR) or relative risk (RR) of benzene exposure to the risk of NHL. Risk of bias was assessed for each study using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Heterogeneity between studies was evaluated using the Cochrane Q test and I2 statistics, and combined risk estimates were calculated with the random-effects and fixed-effect models. Meanwhile, source of heterogeneity was evaluated by subgroup analysis. Publication bias was evaluated by funnel plot and Egger’s test, and the stability of results was evaluated by sensitivity analysis. All results with P<0.05 were considered statistically significant. Results: A total of 14 articles were included in this study for meta-analysis, including 9 cohort studies and 5 case-control studies with NOS scores between 5 and 9. Four of the articles were at low risk of bias, and 10 were at moderate risk of bias. Of 492,719 people with benzene exposure, there were 1,994 cases of NHL. The OR of NHL in the benzene-exposed population compared with nonexposed population was 1.23 (P=0.03), with moderate heterogeneity (I2=63.47%). People with high exposure to benzene showed a higher risk of NHL (OR =1.81) and there was a low degree of heterogeneity (I2=27.56%). The risk of benzene exposure in China (OR =2.48) was higher than that in Europe (OR =1.19), the United Kingdom (OR =1.07), and the United States (OR =1.24). Conclusions: Benzene exposure was positively correlated with the incidence of NHL.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,042
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,113 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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