Association between metal(loid)s in different biospecimens and dementia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Metal (loid)s are widely present in the environment and affect human health, especially the central nervous system. Dementia is a syndrome characterized by cognitive decline that can be caused by neurological degeneration. We aimed to review the current state of knowledge with respect to associations between various metal(loid)s in different biospecimens and dementia. We searched PubMed, Embase, and Web of Science for original research in English up to January 15th, 2025. We evaluated the synthesized using random effects and cumulative meta-analysis and assessed the risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale tool and the certainty of evidence by the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. Of the 7390 publications identified, 82 articles met the eligibility criteria. In the present meta-analysis, hair iron, serum zinc, cerebrospinal fluid zinc, and blood selenium showed significant negative associations with dementia. Urine iron, serum lead, and serum aluminum were significantly positively associated with dementia. It may be hypothesized that zinc/selenium/iron deficiency was the pathogenic factor for the onset or development of dementia. Increasing serum lead/aluminum may lead to dementia, especially in lower economic level countries. Because of the high heterogeneity, methodological limitations, and quality of evidence, the present findings should be interpreted with caution. The review was prospectively registered on PROSPERO CRD42024502024.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| 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) | 0,004 | 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 ».