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Enregistrement W4404434163 · doi:10.1136/bmjopen-2024-084122

Exposure to drinking water pollutants and non-syndromic birth defects: a systematic review and meta-analysis synthesis

2024· review· en· W4404434163 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Jauniaux, Lydia Jeremiah, Ewelina Rogozińska

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicineMeta-analysisEnvironmental healthPollutantPublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the association between drinking water pollutants and non-syndromic birth defects. DESIGN: Systematic review and meta-analysis synthesis. DATA SOURCES: A search of MEDLINE, EMBASE and Google Scholar was performed to review relevant citations reporting on birth defects in pregnancies exposed to water pollutants between January 1962 and April 2023. ELIGIBILITY CRITERIA: Prospective or retrospective cohort, population studies and case-control studies that provided data on exposure to drinking water pollutants around conception or during pregnancy and non-syndromic birth defects. We included studies published in the English language after the Minamata Bay disaster to reflect on contemporary concerns about the effect of environmental pollution and obstetric outcomes. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers independently read the retrieved articles for content, data extraction and analysis. The methodological quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Included studies were assessed for comparability when considered for meta-analysis. RESULTS: 32 studies met inclusion criteria including 17 cohorts (6 389 097 participants) and 15 case-control studies (47 914 cases and 685 712 controls). The most common pollutants investigated were trihalomethanes (11 studies), arsenic (5 studies) and nitrates (4 studies). The studies varied in design with different estimates of exposure, different stages of gestation age and different durations of exposure to pollutants. 21 articles reported data on any birth defects in their population or study groups and the others on specific birth defects including congenital heart defects, neural tube defects, orofacial defects and hypospadias. An increased risk or higher incidence of overall birth defects was reported by 9 studies and for specific birth defects by 14 studies. Eight studies compared the risk or incidence of birth defects with exposure to different concentrations of the pollutants. The analysis showed an association between higher levels of trihalomethanes (TTMs) and arsenic increase in major birth defects (lower vs higher exposure (OR 0.76, 95% CI 0.65 to 0.89; p<0.001 and OR 0.56, 95% CI 0.39 to 0.82; p<0.005, respectively). CONCLUSION: The evidence of an association between exposure to average levels of common drinking water chemical pollutants during pregnancy and an increased risk or incidence of birth defects is uncertain. Available evidence indicates that some common chemical pollutants currently found in drinking water may have a direct teratogenic effect at high maternal exposure, however, wide variation in methodology limits the interpretation of the results. Future prospective studies using standardised protocols comparing maternal levels during all three trimesters of pregnancy and cord blood levels at birth are needed to better understand the placental transfer of water pollutants and accurately evaluate individual fetal exposure to drinking water pollutants. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018112524.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,042
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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