Per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS) Exposure and risk of bladder and prostate cancers: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: PFASs are synthetic chemicals that humans may be exposed to through workplace or the environment. Previous studies have suggested a carcinogenic effect. In our review, we investigated the association between PFAS exposure and risk of bladder and prostate cancer. Methods: We searched through IARC Monographs, ATSDR documents, and PubMed (up to January 2024) to find studies that examined the relationship between PFAS exposure and bladder and prostate cancer. Four reviewers independently screened studies, extracted data, and evaluated quality using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). We conducted meta-analyses using random-effects models, stratified analyses, dose-response assessments, and evaluated publication bias. Results: We included 21 independent studies in our meta-analysis. The findings didn’t reveal an association between PFOA, PFOS, and PFAS exposure and bladder cancer, as well PFOA, PFNA and prostate cancer. However, we found an association between prostate cancer and total PFAS (RR = 1.12, 95% CI =1.06-1.18), based on two studies, and an association of borderline statistical significance with PFOS (RR = 1.04, 95% CI =0.98-1.11). There was no difference between outcome, region, year of publication, study design, quality score, and gender, exposure source and different levels of PFASs for both cancer types. Publication bias was excluded for prostate cancer studies (P = 0.71) and bladder cancer (P = 0.79). Conclusion: Our research did not find a link between different types of PFAS exposure and bladder cancer. However, it supports a potential association between PFOS exposure and prostate cancer. Bias and confounding cannot be excluded.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».