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Enregistrement W4390084611 · doi:10.1017/s1355617723010688

2 Sex difference of Developmental Neurotoxicants on Intellectual Abilities: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4390084611 sur OpenAlexaff
Carly Goodman, Rivka Green, Allya DaCosta, David B. Flora, Bruce P. Lanphear, Christine Till

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHuman Health and Disease
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrenatal exposureMeta-analysisIntellectual disabilityMERCURY EXPOSUREMedicineOrganophosphatePsychologyEnvironmental healthPregnancyPesticidePsychiatryBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Early life exposures to lead, mercury, polychlorinated biphenyls (PCBs), polybromide diphenyl ethers (PBDEs), organophosphate pesticides (OPPs), and phthalates have been associated with diminished IQ scores in children. Some studies suggest that these neurotoxicants impact boys and girls differently. We conducted a systematic review and meta-analysis to identify and quantify sex differences in IQ deficits from pre- and post-natal exposures to these developmental neurotoxicants. Participants and Methods: We used PubMed and PsychINFO to screen abstracts of articles published between January 1, 1950 and December 31, 2021 for empirical studies of six neurotoxicants [lead, mercury, PCBs, PBDEs, OPPs, and/or phthalates] that (1) used an individualized biomarker; (2) measured exposure during the prenatal period or within the first six years of life; and (3) provided different effect estimates on children's intellectual abilities by sex. We assessed each study for risk of bias using Navigation Guide (Woodruff & Sutton, 2014). For studies with combinable data, we performed separate random effects meta-analyses for boys and girls with subgroup analyses by neurotoxicant. To homogenize the magnitude of effect observed in each study, we recalculated results to be expressed as the absolute change in intellectual abilities for a relative change of 1.5 times (i.e., 50% increase) in the exposure variable. Results: Of 3205 studies screened, 53 met inclusion criteria: 34 evaluated prenatal exposure, 11 postnatal exposure, and 8 both pre- and post-natal exposure. We generally rated these studies as "low" to "probably low" risk of bias. Among the studies examining prenatal exposure, 27 reported no significant differences between the sexes, 7 found negative associations in boys, 4 found negative associations in girls, 5 found negative nonsignificant associations in boys and positive nonsignificant associations in girls, and 3 found no clear pattern, where differences by sex depended on the specific phthalate compound or outcome measurement. Among the studies examining postnatal exposure, 14 reported no significant differences between the sexes, 1 found a negative association in boys, 2 found negative associations in girls, and 2 found positive associations for either boys or girls. In our meta-analysis of 16 studies (4 lead, 4 mercury, 2 PBDEs, 2 OPPs, 4 phthalates), we found that prenatal exposure to developmental neurotoxicants was associated with decreased full-scale intelligence in boys (B = -0.26; 95% CI: -0.45, -0.08), but not girls (B = 0.09; 95% CI: -0.14, 0.31). In subgroup analyses by neurotoxicant, prenatal exposure to lead (B = -1.07; 95% CI: -1.63, -0.52), and ZPBDEs (B = -0.57; 95% CI: -1.14, -0.01) were associated with decreased full-scale intelligence in boys, whereas the girls' effect sizes were consistently near zero. Conclusions: During fetal development, boys appear to be more vulnerable than girls to IQ deficits from neurotoxic exposures, and especially from lead and PBDEs. More research is needed to examine the nuanced sex-specific effects found for postnatal exposures to toxic chemicals.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,043
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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