Exposure to Fluoride in Drinking Water and Hip Fracture Risk: A Meta-Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many observational studies have shown that exposure to fluoride in drinking water is associated with hip fracture risk. However, the findings are varied or even contradictory. In this work, we performed a meta-analysis to assess the relationship between fluoride exposure and hip fracture risk. METHODS: PubMed and EMBASE databases were searched to identify relevant observational studies from the time of inception until March 2014 without restrictions. Data from the included studies were extracted and analyzed by two authors. Summary relative risks (RRs) with corresponding 95% confidence intervals (CIs) were pooled using random- or fixed-effects models as appropriate. Sensitivity analyses and meta-regression were conducted to explore possible explanations for heterogeneity. Finally, publication bias was assessed. RESULTS: Fourteen observational studies involving thirteen cohort studies and one case-control study were included in the meta-analysis. Exposure to fluoride in drinking water does not significantly increase the incidence of hip fracture (RRs, 1.05; 95% CIs, 0.96-1.15). Sensitivity analyses based on adjustment for covariates, effect measure, country, sex, sample size, quality of Newcastle-Ottawa Scale scores, and follow-up period validated the strength of the results. Meta-regression showed that country, gender, quality of Newcastle-Ottawa Scale scores, adjustment for covariates and sample size were not sources of heterogeneity. Little evidence of publication bias was observed. CONCLUSION: The present meta-analysis suggests that chronic fluoride exposure from drinking water does not significantly increase the risk of hip fracture. Given the potential confounding factors and exposure misclassification, further large-scale, high-quality studies are needed to evaluate the association between exposure to fluoride in drinking water and hip fracture risk.
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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 | 0,023 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».