A systematic review of the correlation between exposure to environmental pollution and autism in children under 9 years in Middle Eastern countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Over the past decade, there has been a significant increase in the prevalence of autism spectrum disorder (ASD) worldwide. However, the precise causes of this disorder remain unclear. This review seeks to explore the potential link between environmental pollution and the development of autism spectrum disorder in children aged 9 and under in the Middle East. Method The research was conducted by searching across three electronic databases: PubMed, Scopus, and Web of Science databases using a combination of related terms. The inclusion criteria were all quantitative studies published in peer-reviewed journals in the English language between 2000 and 2023. Each study’s quality was evaluated using a modified version of the Newcastle–Ottawa Scale for cross-sectional studies. Narrative synthesis was used for data analysis. Results Out of 78 records retrieved, 7 studies met the inclusion criteria. The results indicate that exposure to environmental pollutants during childhood growth and development may have significant associations with ASD. However, there is a dearth of quality evidence on this subject, with few studies conducted in the Middle East, and those that exist often lack rigor. Conclusion Research highlights the significance of preventing environmental degradation and reducing pollutant emissions in the Middle East to mitigate the effects on child mental health. Further research on the relationship between environmental toxins and ASD is deemed essential for public health and societal welfare.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».