Associations between exposure to heavy metals and the risk of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
We performed a systematic review and meta-analysis to examine the relationship between heavy metals (HMs) exposure and the risk of chronic kidney disease (CKD). Databases of Web of Science, Embase, MEDLINE, and Scopus were searched through June 2020 to identify studies assessing the relationships between exposure to HMs (i.e. cadmium, lead, arsenic, mercury) and the risk of CKD, evaluated by decreased estimated glomerular filtration rate (eGFR) and/or increased proteinuria risks in adults (≥18 years). Data were pooled by random-effects models and expressed as weighted mean differences and 95% confidence intervals. The risk of bias was assessed by the Newcastle–Ottawa scale (NOS). Twenty-eight eligible articles (n = 107,539 participants) were included. Unlike eGFR risk (p = 0.10), Cadmium exposure was associated with an increased proteinuria risk (OR = 1.35; 95% CI: 1.13, 1.61; p I2 = 79.7%). Lead exposure was associated with decreased eGFR (OR = 1.12; 95%CI: 1.03, 1.22; p = 0.008; I2 = 87.8%) and increased proteinuria (OR = 1.25; 95% CI: 1.04, 1.49; p = 0.02; I2 = 79.6) risks. Further, arsenic exposure was linked to a decreased eGFR risk (OR = 1.55; 95% CI: 1.05, 2.28; p = 0.03; I2 = 89.1%) in contrast to mercury exposure (p = 0.89). Only two studies reported the link between arsenic exposure and proteinuria risk, while no study reported the link between mercury exposure and proteinuria risk. Exposure to cadmium, lead, and arsenic may increase CKD risk in adults, albeit studies were heterogeneous, warranting further investigations. Our observations support the consideration of these associations for preventative, diagnostic, monitoring, and management practices of CKD.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».