Association between arsenic exposure and intrauterine growth restriction: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Several observational studies have explored the link between arsenic (As) exposure and intrauterine growth restriction (IUGR). However, epidemiological findings have been inconsistent, with a wide range of reported heterogeneity. This study aims to systematically evaluate the association between As exposure and IUGR (SGA(Small for gestational age), PTB(Preterm birth), LBW(Preterm birth)) through a meta-analysis. We searched six databases-China National Knowledge Infrastructure, Wan Fang, VIP Database, PubMed, Web of Science, and Science Direct-for studies on As exposure and IUGR up to May 2024. After screening and data extraction, a comprehensive bias risk assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), AHRQ (the assessment tool of the Agency for Healthcare Research and Quality), and NTP/OHAT (the assessment tool of the National Toxicology Program/Office of Health Assessment and Translation). Meta-analysis was conducted using random-effects models (I2 > 50%) or fixed-effects models (I2 < 50%) to estimate effect sizes. Subgroup analysis and meta-regression analysis were performed to identify the sources of heterogeneity. Publication bias was assessed using the Egger test, Begg test, and funnel plot. Eleven studies, including 2,183,652 participants from the Americas, Europe, Asia, and Africa, were analyzed. Results showed a significant association between As exposure and SGA (OR: 1.06, 95% CI: 1.00, 1.13), particularly in Asia (OR: 1.28, 95% CI: 1.10, 1.49). Maternal exposure to higher As levels (10-100 μg/L) was also significantly associated with SGA (OR: 1.25, 95% CI: 1.04, 1.50). Although PTB (OR: 1.03, 95% CI: 0.99, 1.07) and LBW (OR: 1.03, 95% CI: 0.97, 1.09) did not show overall significant associations, subgroup analyses revealed increased risks under specific conditions. As exposure at 1-10 μg/L significantly increased PTB risk (OR: 1.13, 95% CI: 1.06, 1.21), while exposure at 0-1 μg/L significantly increased LBW risk (OR: 1.13, 95% CI: 1.06, 1.21). This study supports a link between As exposure and increased IUGR risk, particularly SGA. Stricter public health policies are needed to reduce arsenic exposure during pregnancy. However, due to heterogeneity and potential publication bias, results should be interpreted with caution.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».