Association between pesticide exposure and childhood leukaemia: a systematic literature review of epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer is the leading cause of death for children and adolescents globally with 300,000 children aged 0-19 are diagnosed with cancer every year, mainly leukaemia, lymphomas and brain cancers. Like other causes of cancer, the difficulty arises because of multi-factorial aetiologies involving the interaction between genetic factors as well as environmental exposures. Aims: This study aimed to analyse published studies on the relationship between childhood leukaemia and exposures to pesticides. Methods: The search on the literature database Ovid-MEDLINE search strategy was conducted for the period from 1995 to 2014. The quality of non-randomised studies was assessed by using Newcastle Ottawa Scale (NOS). Results: Six studies investigated the relationship related to parental residential exposure and one study, showed an association between childhood leukaemia and maternal exposure. Two studies investigated the relationship to maternal residential exposure. Two studies reported an association between childhood leukaemia and parental occupational exposure. One study showed a positive association out of two studies that evaluated the association related to parental occupational and residential exposure. This review provides evidence of weak to modest association between childhood leukaemia and pesticides exposure in most of the studies. Conclusion: Most studies showed an association; however, the causation remains unexplained because of limitations such as potential bias, faulty study design and sample frame, lack of statistical power and also ascertainment of exposure.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».