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Enregistrement W4289778755 · doi:10.1016/j.envint.2022.107438

Lead exposure and antisocial behavior: A systematic review protocol

2022· review· en· W4289778755 sur OpenAlexaff
Rachel M. Shaffer, Jenna E. Forsyth, Gregory L. Ferraro, Christine Till, Laura M. Carlson, Kirstin Hester, Amanda Haddock, Jenna Strawbridge, Charles C. Lanfear, Howard Hu, Ellen Kirrane

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Washington
Mots-clésProtocol (science)Lead exposurePsychologyLead (geology)Environmental healthEnvironmental scienceMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lead exposure remains highly prevalent worldwide despite decades of research highlighting its link to numerous adverse health outcomes. In addition to well-documented effects on cognition, there is growing evidence of an association with antisocial behavior, including aggression, conduct problems, and crime. An updated systematic review on this topic, incorporating study evaluation and a developmental perspective on the outcome, can advance the state of the science on lead and inform global policy interventions to reduce exposure. OBJECTIVES: We aim to evaluate the link between lead exposure and antisocial behavior. This association will be investigated via a systematic review of human epidemiological and experimental nonhuman mammalian studies. METHODS: The systematic review protocol presented in this publication is informed by recommendations for the conduct of systematic reviews in toxicology and environmental health research (COSTER) and follows the study evaluation approach put forth by the U.S. EPA Integrated Risk Information System (IRIS) program. DATA SOURCES: We will search the following electronic databases for relevant literature: PubMed, BIOSIS and Web of Science. Search results will be stored in EPA's Health and Environmental Research Online (HERO) database. STUDY ELIGIBILITY AND CRITERIA: Eligible human epidemiological studies will include those evaluating any population exposed to lead at any lifestage via ingestion or inhalation exposure and considering an outcome of antisocial behavior based on any of the following criteria: psychiatric diagnoses (e.g., oppositional defiant disorder (ODD), conduct disorder (CD), disruptive behavior disorders (DBD)); violation of social norms (e.g., delinquency, criminality); and aggression. Eligible experimental animal studies will include those evaluating nonhuman mammalian studies exposed to lead via ingestion, inhalation, or injection exposure during any lifestage. The following outcomes will be considered relevant: aggression; antisocial behavior; and altered fear, anxiety, and stress response. STUDY APPRAISAL AND SYNTHESIS METHODS: Screening will be conducted with assistance from an artificial intelligence application. Two independent reviewers for each data stream (human, animal) will screen studies with highest predicted relevance against pre-specified inclusion criteria at the title/abstract and full-text level. Study evaluation will be conducted using methods adapted from the U.S. EPA IRIS program. After data extraction, we will conduct a narrative review and quantitative meta-analysis on the human epidemiological studies as well as a narrative review of the experimental animal studies. We will evaluate the strength of each evidence stream separately and then will develop a summary evidence integration statement based on inference across evidence streams.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,296 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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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