L'impact des polluants environnementaux sur la fertilité féminine : une revue de littérature
Bibliographic record
Abstract
L’infertilité ne cesse de croître ces dernières années et devient un problème majeur de santé publique. Avec 20 à 30 % de causes idiopathiques, nous nous interrogeons sur l’impact de notre environnement sur nos capacités de reproduction. L’objectif principal de la thèse est de recenser la littérature existante sur l’impact des polluants environnementaux sur l’infertilité féminine. Méthode : revue de littérature (utilisation de l’outil PRISMA). Recherche sans limite de date dans PubMed, LaCochrane, ScienceDirect, HAL, recommandations françaises, canadiennes, américaines, anglaises, japonaises, australiennes, SUDOC et revues médicales. Les documents étaient analysés à l’aide des grilles STROBE, R-AMSTAR et AGREE II.Résultats : 10 870 documents ont été identifiés dont 226 inclus : 192 issus de PubMed, 20 issus desrecommandations et 14 issus de la littérature grise. Au total, nous avons cité 105 études sur les perturbateurs endocriniens dont 71 études (67,6 %) qui ont montré un impact négatif sur l’infertilité féminine, ses marqueurs ou ses causes. De plus, 45 études ont été citées sur les polluants organiques persistants dont 26 (57,7 %) ont montré un impact négatif sur l’infertilité féminine, ses marqueurs ou ses causes. Par la suite, 64 études ont été citées sur les pesticides dont 39 (60,9 %) ont montré un impact sur l’infertilité féminine, ses marqueurs ou ses étiologies et 12 études sur les solvants dont 10 (83 %) qui ont montré un impact. Concernant les métaux lourds, 43 études sur 60 (71 %) ont montré un impact négatif sur l’infertilité féminine, ses marqueurs ou ses étiologies, mais 4 études (6 %) montreraient un impact inverse, donc un effet protecteur sur la fertilité féminine. Pour finir, 26 études sur 30 (86,6 %) ont montré un impact négatif des polluants atmosphériques sur l’infertilité féminine et ses composantes. En général, les résultats concordent vers un possible impact des polluants environnementaux sur l’infertilité féminine, notamment du BPA et des fluorocarbones sur le SOPK, des PCB et des OCP sur l’endométriose, des pyréthrinoïdes et de l’oxyde d’azote sur les marqueurs de la réserve ovarienne, du cadmium et du mercure sur l’infertilité féminine ainsi que des PM sur l’insuffisance ovarienne prématurée. Ces résultats sont à confirmer dans d’autres études de conception prospective avec des mesures « gold-standard ».Discussion : les forces de cette revue résident dans la méthodologie détaillée et le grand nombre de publicationsanalysées sans limite de date par 2 chercheurs indépendants. De nombreuses limites impactent les conclusions de cette revue comme l’absence d’analyse précise des biais de chaque étude, la non comparabilité des études notamment due à des facteurs de confusions et des méthodes de mesures des polluants différents, ainsi que le faible nombre d’études prospectives recueillies. En conclusion, cette revue nous sensibilise sur l’impact négatif de certains polluants sur la fertilité féminine. Même si des résultats contradictoires apparaissent, l’enjeu de santé publique que représente la fertilité féminine impose le principe de précaution.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.043 | 0.115 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".