Asbestos Exposure and Leukemia Incidence: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim: Asbestos comprises six naturally occurring fibrous minerals known for their health risks, particularly in occupational settings. This systematic review evaluates the association between asbestos exposure and leukemia incidence, synthesizing findings from various studies. Materials and Methods: We conducted a comprehensive literature search in PubMed, Cochrane Library, and Web of Science, adhering to PRISMA guidelines. Studies included participants exposed to asbestos compared to matched controls, focusing on leukemia incidence. Data extraction and quality assessment were performed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: A total of 1,751,580 participants were included, with 257,572 (14.7%) exposed to asbestos. The incidence of leukemia varied across studies, ranging from 0.02% to 0.45%. Meta-analysis revealed an overall risk ratio of 1.25 (95% confidence interval=0.81-1.94) with significant heterogeneity (I2=86%), indicating no statistically significant difference between exposed and non-exposed cohorts. Conclusion: The findings highlight the complexity of the relationship between asbestos exposure and leukemia, influenced by factors such as exposure type, duration, and confounding variables like smoking. While some studies suggest a potential link, the evidence remains inconclusive, necessitating further research. This review underscores the need for high-quality studies to clarify the association between asbestos and leukemia, informing public health policies to reduce exposure risks and protect vulnerable populations.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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) | 0,005 | 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 ».