Sex difference of pre- and post-natal exposure to six developmental neurotoxicants on intellectual abilities: a systematic review and meta-analysis of human studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early life exposure to lead, mercury, polychlorinated biphenyls (PCBs), polybromide diphenyl ethers (PBDEs), organophosphate pesticides (OPPs), and phthalates have been associated with lowered IQ in children. In some studies, these neurotoxicants impact males and females differently. We aimed to examine the sex-specific effects of exposure to developmental neurotoxicants on intelligence (IQ) in a systematic review and meta-analysis. METHOD: We screened abstracts published in PsychINFO and PubMed before December 31st, 2021, for empirical studies of six neurotoxicants (lead, mercury, PCBs, PBDEs, OPPs, and phthalates) that (1) used an individualized biomarker; (2) measured exposure during the prenatal period or before age six; and (3) provided effect estimates on general, nonverbal, and/or verbal IQ by sex. We assessed each study for risk of bias and evaluated the certainty of the evidence using Navigation Guide. We performed separate random effect meta-analyses by sex and timing of exposure with subgroup analyses by neurotoxicant. RESULTS: Fifty-one studies were included in the systematic review and 20 in the meta-analysis. Prenatal exposure to developmental neurotoxicants was associated with decreased general and nonverbal IQ in males, especially for lead. No significant effects were found for verbal IQ, or postnatal lead exposure and general IQ. Due to the limited number of studies, we were unable to analyze postnatal effects of any of the other neurotoxicants. CONCLUSION: During fetal development, males may be more vulnerable than females to general and nonverbal intellectual deficits from neurotoxic exposures, especially from lead. More research is needed to examine the nuanced sex-specific effects found for postnatal exposure to toxic chemicals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».