Oxidative Stress and DNA Damages Induced by Occupational Exposure to Asbestos: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asbestos is one of the most important environmental and occupational carcinogens. Nevertheless, the mechanisms by which asbestos fiber exposure causes chronic diseases are not fully understood. We performed the first systematic review on the epidemiological evidence to examine the association between occupational exposure to asbestos and oxidative stress and DNA damage. Methods: In this systematic review study, the PubMed and Scopus databases were searched for English-language publications. Eleven cross-sectional studies were included in the systematic review. A literature search was conducted by the main keywords including "Asbestos", "crocidolite", "chrysotile", "amphibole", "amosite", "Oxidative Stress", "DNA Damage", and "DNA injury". To evaluate the quality of studies, the "Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale" (NOS) was used. Results: Overall, 1235 articles were achieved by searching in databases. Finally, by considering the inclusion, and exclusion criteria, 11 articles were conducted for this study. These studies were published between 1986 and 2020. Oxidative stress and DNA damage can occur in exposure to asbestos. Among various biomarkers, 8-OHdG is the best. The analysis of 8-oxodG in asbestos workers can help identify subjects with a higher level of genotoxic damage. Conclusion: This systematic review suggests that oxidative stress and DNA damage are two main outputs of asbestos exposure. Therefore, oxidative stress and DNA damage biomarkers can be used for identifying subjects at higher risk of cancer. These findings support policy initiatives aimed at detecting and eliminating asbestos fiber exposure and preventing potential health hazards in occupational settings.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».