Lead exposure and antisocial behavior: A systematic review of human and animal evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite decades of research and interventions, lead (Pb) exposure remains a global public health concern. In addition to well-documented impacts on cognition, there is growing evidence of Pb's impacts on antisocial behaviors, including aggression, conduct or antisocial disorders, and violation of social norms. We conduct a systematic review on the association between Pb and antisocial behavior from human and animal data. METHODS: We followed our protocol with selected modifications for practicality. Peer-reviewed epidemiology and toxicology literature from PubMed, BIOSIS, and Web of Science were searched through June 2024 and screened for relevance, leveraging machine-learning. Details for each Population, Exposure, Comparator, Outcome (PECO)-relevant study were summarized. Studies were evaluated for potential bias and sensitivity according to predefined metrics through the Health Assessment Workspace Collaborative (HAWC) system. Evidence was synthesized by sub-outcome (human: aggression; antisocial diagnoses or domains; violation of social norms; animal: aggression; social behavior) and then integrated across evidence streams, based on approaches adapted from the U.S. EPA. RESULTS: More than 15,000 studies were identified. After screening and scoping refinements, 43 epidemiological and 37 animal studies were included for narrative review. In the epidemiological database, there was lack of comparability in outcome assessment methods, precluding quantitative meta-analysis. Human and animal evidence for impacts on aggression was slight. Human and animal evidence for impacts on antisocial-related disorders or domains and social behavior, respectively, was moderate. Human evidence for impacts on violation of social norms was moderate. CONCLUSIONS: From our updated review of epidemiological and toxicological data, we find that evidence indicates a likely causal association between Pb and antisocial behavior.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».