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Enregistrement W4404231626 · doi:10.1101/2024.11.11.24317001

Temporal and Geographic Variability of International Urinary Phthalates in Humans: A Systematic Review and Meta-Analysis of Biomonitoring Data

2024· review· en· W4404231626 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan M Acevedo, Linda G. Kahn, Kristyn A. Pierce, Vittorio Albergamo, Anna Carrasco, Robbie Manuel, Leonardo Trasande

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomonitoringMeta-analysisMetaboliteBiologyMedicineInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phthalates are endocrine-disrupting chemicals (EDCs) that alter hormone functions throughout the lifespan. Growing awareness of the adverse health effects of phthalate exposure has led to regulating certain phthalates in the United States, Canada, and Europe. However, international comparisons of urinary phthalate metabolite concentrations as biomarkers of exposure are sparse, and few studies have controlled for cohort-specific variables like pregnancy. We aimed to examine trends in urinary phthalate monoester metabolite concentrations in non-occupationally exposed populations globally, excluding locations where representative data are already available at the country level. We systematically reviewed studies published between 2000 and 2023 that reported urinary phthalate monoester concentrations. We examined changes in metabolite concentrations across time, controlling for region, age, and pregnancy status, using mixed-effects meta-regression models with and without a quadratic term for time. We identified heterogeneity using Cochran’s Q-statistic and I 2 index, adjusting for it with the trim-and-fill method. The final analytic sample consisted of 216 studies. Significant differences in phthalate metabolite concentrations were observed across regions, age groups, and between pregnant and non-pregnant cohorts. Our meta-regression identified a significant non-linear trend with time for Mono-n-butyl phthalate and Mono-isononyl phthalate concentration internationally and in Eastern and Pacific Asia (EPA). We also observed significant non-linear associations between time and Mono(2-ethyl-5-hydroxyhexyl) phthalate, Mono(2-carboxymethylhexyl) phthalate, and Mono(3-carboxypropyl) phthalate concentration internationally and/or in EPA, along with Mono(2-ethylhexyl) phthalate, Mono-carboxy-isononyl phthalate, and Mono-ethyl phthalate. Additionally, Mono-ethyl phthalate concentration showed a significant negative linear association with time in Latin America and Africa. Heterogeneity was high, indicating potential bias in our results. Our findings indicate the need for increased awareness of phthalate exposure. Further analysis of the attributable disease burden and cost at regional and international levels, especially in low- and middle-income countries, is essential to understanding these and other EDCs impact on population health and the economy. Highlights Some phthalate levels significantly differed by region, age, and pregnancy status. Many phthalates had non-linear associations internationally from 2000 to 2023. MnBP and MiNP levels increased, driven by Eastern and Pacific Asia results. Most phthalate metabolites’ levels declined overall and region-specific over time. There was insufficient data on phthalate metabolite levels for many regions.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,031
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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