Exposure to Per‐ and Polyfluoroalkyl Substances and the Risk of Prostate and Ovarian Cancer: An Epidemiologic Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are persistent environmental contaminants. Previous research has linked PFAS exposure to prostate and ovarian cancer risk, however, the conclusions have been inconsistent. This research purpose was to determine the relationship between PFAS exposure and prostate and ovarian cancer at the population level. METHODS: We systematically reviewed three databases-PubMed, Web of Science, and Embase-for research from when these databases were established to April 15, 2024. The quality of the retrieved research was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) quality measurement tool. Meta-analysis of the extracted data was conducted using Stata 18. We also conducted sensitivity and subgroup analyses, as well as Begg's and Egger's tests. RESULTS: Twelve publications were involved in the analysis for prostate cancer, and six were included for ovary cancer. The outcomes indicated that PFOS exposure was positively related to prostate cancer (OR: 1.13, 95% CI: 1.00-1.28), while mixed PFAS exposure was positively related to ovarian cancer (OR: 1.63, 95% CI: 1.49-1.78). The source of heterogeneity identified in the subgroup analysis was primarily attributable to variations in study design. No significant study bias was detected in the analysis. CONCLUSION: The study demonstrated an association between PFAS exposure and both prostate and ovarian cancers. Further investigation is required to clarify the underlying mechanisms and potential associations.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».