Meta-Analysis of Body Concentration of Polychlorinated Biphenyls and Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate Cancer (PCa) is the second most common hormone-sensitive neoplasm among men and the fifth cause of death due to malignancy in developed countries. Moreover, studies have shown the links between polychlorinated biphenyls (PCBs) and hormone-related cancers such as prostate cancer. Hence, we conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the potential relationship between the PCBs and developing PCa. In this meta-analysis study, the relevant databases such as Web of Science, PubMed, and Scopus were studied for English research. The Newcastle–Ottawa Scale was applied to evaluate the quality of the selected publications. The GRADE method was used to assess the risk of bias studies. After reviewing the relevant studies, a cohort and seven case–control studies entered the meta-analysis. These articles were published during 2003–2021 with 2989 participants and 1212 PCa cases. The heterogeneity among the studies was significant ( p = 0.001, I 2 = 70.61). Using a random-effects model, the association between the serum and plasma levels of PCBs and the risk of PCa was not shown to be significant (OR = 1.12; 95% CI: 0.90–1.39). The results of Egger’s test showed no trace of publication bias in the studies (P of bias = 0.573). This systematic review and meta-analysis was presented based on relatively strong evidence and has confirmed negatively significant associations between PCa risk and some PCBs congeners (PCB 44, 52, and 101). This study does not provide strong evidence that total PCB exposure is a risk factor for PCa development in humans.
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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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».