Assessment of five typical environmental endocrine disruptors and thyroid cancer risk: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There are conflicting reports on the association between environmental endocrine disruptors (EEDs) and thyroid cancer. This meta-analysis aimed to elucidate the relationship between EEDs and thyroid cancer. Methods: We searched for epidemiological studies on EEDs and thyroid cancer published in PubMed and Web of Science up to December 2022. We then screened the articles that could extract data on EEDs concentration levels in both thyroid cancer patients and healthy controls. We excluded articles that could not calculate effect sizes, focused on other thyroid diseases, or lacked controls. Standardized mean difference (SMD) was calculated to analyze the association between EEDs and thyroid cancer. We measured the heterogeneity among the included studies using I2, assessed publication bias by Egger's and Begg's test, and evaluated article quality using the Newcastle-Ottawa Quality Score (NOS). In the end, fifteen eligible case-control studies were included. Results: Our comprehensive analysis revealed that polychlorinated biphenyls (PCBs) were negatively associated with thyroid cancer{ SMD = -0.03, 95% confidence interval (CI) = (-0.05, -0.00), P = 0.03}, while polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), phthalates (PAEs), and heavy metals were positively associated with thyroid cancer{PBDEs: SMD = 0.14, 95%CI = (0.04, 0.23), P = 0.007; PAEs: SMD = 0.30, 95%CI = (0.02, 0.58), P = 0.04; heavy metals: SMD = 0.21, 95%CI = (0.11, 0.32), P < 0.001}. We did not find a statistically significant relationship between bisphenol A (BPA) and thyroid cancer. Most of the included studies did not show publication bias, except for those on PCBs. Discussion: Our results indicate that exposure to certain EEDs, such as PBDEs, PAEs, and heavy metals, increases the risk of thyroid cancer. However, further large-scale epidemiological studies and mechanism studies are needed to verify these potential relationships and understand the underlying biological mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».