Outdoor air pollution exposure and the risk of type 2 diabetes mellitus: A systematic umbrella review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The association between different air pollutants and Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is a growing topic of interest in public health research. This umbrella review and meta-analysis aimed to consolidate current literature on the association between various outdoor air pollutants and T2DM. Subgroups and dose-response relationships were also analyzed to further quantify the association, especially by the factors such as the type of pollutants, duration of exposure, and geographical variation, etc. A thorough literature search of three databases revealed a total of 71 records for umbrella review and 1524 records for meta-analysis where 8 studies were included in the final review of umbrella review and 46 studies for meta-analysis. The evaluation of the study's quality in umbrella review and meta-analysis were conducted using the AMSTAR 2 criteria and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), respectively. Exposure to Particulate Matter (PM) 2.5, PM10, Nitrogen dioxides (NO2) and Ozone (O3) were significantly associated with the risk of T2DM [OR = 1.12 (95% Confidence Interval (CI): 1.09, 1.15), 1.12 (95% CI: 1.06, 1.18), 1.09 (95%CI: 1.07, 1.12), 1.05 (95%CI: 1.03, 1.08), respectively] and subgroup analysis further revealed that PM2.5, PM10, and NO2 associations were confounded by factors such as ages, study design, regions of exposure and air pollution concentration levels. Lastly, only exposure to PM10 had a significant dose-response relationship with the risk of T2DM (p-value = 0.000). These findings further emphasized the need for standardized methods in conducting air pollution research and additional research on other air pollutants to further explore the relationships between these air pollutants and T2DM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».