Editorial Study: Contrasting epidemiological perspectives on environmental risk factors for breast cancer in Africa and Western regions
Notice bibliographique
Résumé
Background. Endocrine-disrupting chemicals (EDCs) such as pesticides, plasticisers and food-related compounds are ubiquitous environmental pollutants linked to increased breast cancer risk. While substantial evidence exists from Western settings, limited data address these associations in African populations, where exposure patterns and regulatory frameworks differ markedly. Objectives. To synthesise global epidemiological evidence on EDC exposure and breast cancer, with a focus on identifying disparities between African and Western regions. Methods. A systematic review of PubMed (MEDLINE) was conducted by Mahasa et al. from 30 November 2024 to 14 July 2025, following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. The search used keywords including ‘endocrine disruptors’, ‘breast cancer’, ‘climate change’, ‘air pollution’, ‘water pollution’, ‘global warming’ and ‘greenhouse effect’, and included both case-control and cohort studies. Results. The search identified 172 eligible studies. Most were from Western countries and used biomarker-based exposure assessments. Most studies were conducted in Western countries, mainly the USA, Canada and parts of Europe, by authors such as Wolff, Brody, Stellman, Eskenazi and Rusiecki, who used biomarker-based methods to assess exposure to key endocrine-disrupting chemicals (EDCs) including dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT), dichlorodiphenyldichloroethylene (DDE), bisphenol A (BPA), phthalates and polychlorinated biphenyls (PCBs). These Western studies consistently linked higher levels of DDT/DDE, PCBs and certain phthalates to increased breast cancer risk. In contrast, there were only a few studies from African countries such as South Africa, Nigeria and Egypt, despite higher potential exposure through agriculture and food systems, and these were limited in scale and methodological depth, providing less conclusive evidence. Conclusion. Regional gaps in data limit our understanding of EDC-related breast cancer risk in Africa. Targeted research and region- specific policies are urgently needed.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».