Urbanization, air pollution, and water pollution: Identification of potential environmental risk factors associated with amyotrophic lateral sclerosis using systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite decades of research, causes of ALS remain unclear. To evaluate recent hypotheses of plausible environmental factors, the aim of this study was to synthesize and appraise literature on the potential associations between the surrounding environment, including urbanization, air pollution and water pollution, and ALS. Methods: We conducted a series (n = 3) of systematic reviews in PubMed and Scopus to identify epidemiological studies assessing relationships between urbanization, air pollution and water pollution with the development of ALS. Results: The combined search strategy led to the inclusion of 44 articles pertaining to at least one exposure of interest. Of the 25 included urbanization studies, four of nine studies on living in rural areas and three of seven studies on living in more highly urbanized/dense areas found positive associations to ALS. There were also three of five studies for exposure to electromagnetic fields and/or proximity to powerlines that found positive associations to ALS. Three case-control studies for each of diesel exhaust and nitrogen dioxide found positive associations with the development of ALS, with the latter showing a dose-response in one study. Three studies for each of high selenium content in drinking water and proximity to lakes prone to cyanobacterial blooms also found positive associations to ALS. Conclusion: Whereas markers of air and water pollution appear as potential risk factors for ALS, results are mixed for the role of urbanization.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».