Paternal Lead Exposure and Pregnancy Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Paternal lead exposure has emerged as a potential contributor to adverse pregnancy outcomes, yet its impact remains underexplored compared to maternal exposure. This systematic review and meta-analysis synthesize evidence on the association between paternal lead exposure and pregnancy outcomes to inform public health interventions and future research. To evaluate the association between paternal lead exposure and adverse pregnancy outcomes, including spontaneous abortion, low birth weight, preterm birth, small-for-gestational-age, and congenital anomalies. A systematic search of PubMed, Scopus, and Google Scholar was conducted up to August 2024. Observational studies examining paternal lead exposure (⩾15 µg/dL) and its effects on pregnancy outcomes were included. Data synthesis adhered to PRISMA 2020 guidelines, and study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was performed using a random-effects model to compute pooled odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Eleven studies were included in the systematic review, with 7 contributing to the meta-analysis. The pooled OR for congenital anomalies associated with paternal lead exposure was statistically significant (OR = 2.09, 95% CI: 2.09-3.35; P < .01), indicating a strong association. However, no significant associations were observed for other outcomes: spontaneous abortion (OR = 1.11, 95% CI: 0.75-1.64), low birth weight (OR = 0.98, 95% CI: 0.68-1.39), preterm birth (OR = 1.57, 95% CI: 0.61-4.05), and small-for-gestational-age infants (OR = 0.92, 95% CI: 0.78-1.09). Heterogeneity was low for most outcomes, except for spontaneous abortion ( I 2 = 39%) and preterm birth ( I 2 = 52%). This study highlights a significant association between paternal lead exposure and congenital anomalies, emphasizing the need for occupational and environmental regulations targeting lead exposure among men of reproductive age.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».