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Obelix Rahmen Statis


An FIR was filed on Mani Ratnam and 49 others in 2019 when they wrote to Modi listing statistics and expressing concern over the rise of communal violence against minorities including Muslims, Christians and Dalits since Modi's Bharatiya Janata Party (BJP) took power in 2014.[15][16]




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The meta-analyses found statistically significant negative associations between environmental tobacco smoke and stillbirth, birth weight and any congenital anomalies; PM2.5 and preterm birth; outdoor air pollution and some congenital anomalies; indoor air pollution from solid fuel use and stillbirth and birth weight; polychlorinated biphenyls (PCB) exposure and birth weight; disinfection by-products in water and stillbirth, small for gestational age and some congenital anomalies; occupational exposure to pesticides and solvents and some congenital anomalies; and agent orange and some congenital anomalies.


The number of meta-analyses of environmental exposures and pregnancy outcomes is small and they vary in methodology. They reported statistically significant associations between environmental exposures such as environmental tobacco smoke, air pollution and chemicals and pregnancy outcomes.


Romitti et al. carried out meta-analyses to evaluate the risk of orofacial clefts associated with pesticide exposure [28]. Nineteen studies were included in the final analysis. For all phenotypes combined, maternal occupational pesticide exposure was associated with an increased risk of orofacial clefts (OR: 1.37; 95% CI: 1.04, 1.81). They reported that there was no statistically significant heterogeneity in the data but did not report on publication bias.


Ngo et al. conducted meta-analyses of studies looking at associations between the herbicide agent orange and congenital malformations [30]. They included 22 studies (205,102 subjects). The overall estimate of the RR of congenital anomalies in the Agent Orange exposed group as compared with the non-exposed group was 1.95 (95% CI: 1.59, 2.39). There was a significant variability across studies, with the heterogeneity Q statistic being 163 (P


One issue to note is that authors often use I2 to estimate heterogeneity and we have referred to it as such here too. However I2 is not a measure of the magnitude of the between-study heterogeneity, nor a point estimate of between-study heterogeneity. It represents the approximate proportion of total variability in point estimates that can be attributed to heterogeneity [35]. The total variation depends importantly on the within-study precisions (essentially the sample sizes of the individual studies). Therefore, so must I2. Furthermore, I2 does not estimate a meaningful parameter, so should be regarded as a descriptive statistic rather than a point estimate [35]. Authors often omit to mention that the magnitude of heterogeneity can be quantified, using a point estimate of the among-study variance of true effects, often called τ2 (tau-squared). Thus, I2 may be viewed as the proportion of variability in the point estimates that is due to τ2 rather than within-study error [35]. A more appropriate descriptor for I2 would be a measure of inconsistency, since it depends on the extent of overlap in confidence intervals across studies.


The number of meta-analyses of environmental exposures and pregnancy outcomes is small and they vary in methodology. Only a small number of the studies reported having followed meta-analysis guidelines or having used a quality rating system. However, they generally tested for heterogeneity and publication bias. Publication bias did not occur frequently. The available meta-analyses reported statistically significant associations between environmental exposures such as ETS, air pollution and chemicals and pregnancy outcomes like PTB, LBW, SGA, and congenital anomalies. We recommend future meta-analyses of the associations between environmental exposure and pregnancy outcomes to follow the available guidelines and report not only the combined effect estimates, but also the measures of heterogeneity, the method they use to account for heterogeneity (e.g. stratification of analyses or use of random effects models), and publication bias. The findings of these meta-analyses could provide a further insight into and/or better understanding of the association, improvement of methodology and, ultimately, to better risk management and policy making.


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