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Enregistrement W6901778872 · doi:10.60787/tnhj.v23i3.713

Heavy Metal Exposure and Renal Impairment: A Systematic Review of Observational Studies

2023· article· en· W6901778872 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAfrischolar Discovery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyHeavy metalsKidney diseasePublic healthSystematic reviewHuman studiesKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Environmental exposure to toxins has been strongly implicated in its multi-faceted etiology of chronic kidney disease, a serious public health problem affecting individuals, families, and communities. There is a need to synthesize available studies on the effect of heavy metal exposure on renal function, considering the rising global burden of kidney disease. The objective of this study is to determine the association between exposure to heavy metals and renal disease. Methods: The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) were used to conduct the review. A comprehensive independent search, title, abstract, and full-text screening of available literature on Google Scholar, PubMed, and OAREScience was done between March 2021 and May 2021. The criteria for study inclusion were full-text articles published in English language in the last 20 years (2001-2020), and observational primary human studies reporting the association between heavy metal exposure and renal disease. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used to assess the quality of the included studies. Results: A total of 552 studies were identified following the search from the different databases. A total of 13 studies were finally included in the review. Heavy metals implicated in the studies include cadmium, lead, mercury, and arsenic, with ten studies showing environmental exposure as the primary source. Ten (10) studies showed an association between heavy metal exposure and renal impairment (p<0.05) while only 3 studies reported no association. Conclusion: Environmental monitoring is needed to stem the tide of heavy metal exposure in view of the growing burden of chronic kidney disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,012
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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