Zinc Status and Occurrence of Thyroid Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Thyroid cancer (TC) represents the most common group of endocrine tumors, and its incidence has increased over the last four decades. The imbalance of trace elements, such as zinc (Zn), has been investigated due to the thyroid’s sensitivity to these elements. Zn is essential for thyroid hormone action and may be involved in the pathogenesis of TC. This systematic review and meta-analysis aim to contribute to the discussion on the association between low serum Zn concentrations and the occurrence of TC. Materials and Methods: The search was carried out in the PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase, LILACS and Web of Science databases, including observational studies published until December 2024. The primary outcome was low serum Zn concentration and the occurrence of TC. Three independent reviewers selected the studies and extracted the data from the original publications. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale. Data analysis was performed using R software (V.4.3.1), and heterogeneity was calculated using the I2 statistic, with results based on random effects models. Results: A total of 10 studies (n = 7 case–control and n = 3 cross-sectional) with sample sizes ranging from 44 to 294 individuals were included. The results indicated that serum Zn levels were not significantly lower in patients with TC compared with healthy controls (mean difference: −251.77; 95% confidence interval: −699.09, 195.54; I2 = 100%, very low certainty). Conclusions: Further investigations, including rigorously designed observational studies with representative samples and improved control of potential confounding variables are indispensable.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».