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Enregistrement W4316193361 · doi:10.21037/atm-22-6306

Association of air pollution and fine particulate matter (PM2.5) exposure with gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4316193361 sur OpenAlexaboutno aff
Zhonglian Ren, Jiaying Yuan, Ya Luo, Juan Wang, Yanqin Li

Notice bibliographique

RevueAnnals of Translational Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesOdds ratioCohort studyEnvironmental healthCochrane LibraryConfidence intervalPregnancyInternal medicineGestation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The association between air pollution (AP) and gestational diabetes mellitus (GDM), especially between different pollutants and GDM, remains controversial and debatable. Hence, we conducted this systematic review and meta-analysis to provide comprehensive evidence-based support for the association between AP and GDM. Methods: The databases of the Cochrane Library, Embase, PubMed, and Web of Science were searched from inception to 1 April 2022, in combination with manual retrieval. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of case-control studies and cohort studies, while the Joana Brigg’s Institute (JBI) critical appraisal checklist was used for the quality assessment of cross-sectional studies. Results: We identified 35 epidemiological studies (including 33 cohort studies, 1 cross-sectional study, and 1 case-control study) covering 6,939,725 pregnant women, of whom 865,460 were GDM patients. The NOS score of all included case-control studies and cohort studies was higher than six, and one of the included cross-sectional studies was rated as high quality according to the JBI assessment. Meta-analysis showed that fine particulate matter and air pollutants [PM2.5, odds ratio (OR) =1.06, 95% confidence interval (CI): 1.05–1.08, Z =7.76, P<0.001; PM10, OR =1.06, 95% CI: 1.01–1.11, Z =2.62, P=0.009; sulfur dioxide (SO2), OR =1.18, 95% CI: 1.10–1.26, Z = 4.69, P<0.001; nitric oxide (NO), OR =1.04, 95% CI: 1.03–1.06,Z =3.33, P=0.001; nitrogen oxides (NOX), OR =1.07, 95% CI: 1.04–1.11, Z =3.93, P<0.001; black carbon (BC), OR =1.08, 95% CI: 1.06–1.10, Z =7.58, P<0.001] was associated with GDM. Furthermore, no significant association was observed between O3, CO, and nitrogen dioxide (NO2) exposure and GDM. Conclusions: Exposure to PM2.5, PM10, SO2, NO, NOX, and BC significantly increases the risk of GDM. AP is a remediable environmental trigger that can be prevented by human interventions, such as lowering AP levels or limiting human exposure to air pollutants. The government should strengthen the supervision of air quality and make air quality information more transparent. Besides, living conditions are crucial during pregnancy. Living in a place with more green areas is recommended, and indoor air purification should also be enhanced.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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