Assessing the Global Impact of Ambient Air Pollution on Cancer Incidence and Mortality: A Comprehensive Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE This study aims to examine the association between exposure to major ambient air pollutants and the incidence and mortality of lung cancer and some nonlung cancers. METHODS This meta-analysis used PubMed and EMBASE databases to access published studies that met the eligibility criteria. Primary analysis investigated the association between exposure to air pollutants and cancer incidence and mortality. Study quality was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. Meta-analysis was conducted using R software. RESULTS The meta-analysis included 61 studies, of which 53 were cohort studies and eight were case-control studies. Particulate matter 2.5 mm or less in diameter (PM 2.5 ) was the exposure pollutant in half (55.5%), and lung cancer was the most frequently studied cancer in 59% of the studies. A pooled analysis of exposure reported in cohort and case-control studies and cancer incidence demonstrated a significant relationship (relative risk [RR], 1.04 [95% CI, 1.02 to 1.05]; I 2 , 88.93%; P < .05). A significant association was observed between exposure to pollutants such as PM 2.5 (RR, 1.08 [95% CI, 1.04 to 1.12]; I 2 , 68.52%) and nitrogen dioxide (NO 2 ) (RR, 1.03 [95% CI, 1.01 to 1.05]; I 2 , 73.52%) and lung cancer incidence. The relationship between exposure to the air pollutants and cancer mortality demonstrated a significant relationship (RR, 1.08 [95% CI, 1.07 to 1.10]; I 2 , 94.77%; P < .001). Among the four pollutants, PM 2.5 (RR, 1.15 [95% CI, 1.08 to 1.22]; I 2 , 95.33%) and NO 2 (RR, 1.05 [95% CI, 1.02 to 1.08]; I 2 , 89.98%) were associated with lung cancer mortality. CONCLUSION The study confirms the association between air pollution exposure and lung cancer incidence and mortality. The meta-analysis results could contribute to community cancer prevention and diagnosis and help inform stakeholders and policymakers in decision making.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».