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Enregistrement W4388099788 · doi:10.3389/fendo.2023.1283087

Assessment of five typical environmental endocrine disruptors and thyroid cancer risk: a meta-analysis

2023· review· en· W4388099788 sur OpenAlexaboutno aff
Yuyao Yang, Xiaoyue Bai, Juan Lu, Ronghao Zou, Rui Ding, Xiaohui Hua

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThyroid cancerMedicinePublication biasInternal medicineMeta-analysisConfidence intervalThyroidCancerPolybrominated diphenyl ethersOncologyEndocrinologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,081
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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