Tissue Level, Distribution and Total Body Selenium Content in Healthy and Diseased Humans in Poland
Notice bibliographique
Résumé
The authors obtained tissue samples taken at autopsy from 46 healthy individuals killed in accidents and from 75 corpses of victims of various diseases to analyze selenium levels. The per-weight-unit basis of selenium levels (all expressed as ng/gm wet tissue) in tissues decreased in the following order: kidney (469) > liver > spleen > pancreas > heart > brain > lung > bone > skeletal muscle (51). The highest proportion of body selenium was found in skeletal muscles (27.5%); much less selenium was found in bones (16%) and blood (10%). In the tissues of cancer corpses, the selenium levels were much lower than levels in controls. The lowest selenium levels were found in the livers of alcoholics. Tissue selenium levels found in the study were significantly lower than levels reported in Japan, United States, Canada, and other countries. The low selenium levels in the tissues of Polish residents result from inadequate selenium levels in the soil. The authors used selenium levels in tissues to calculate the amount of selenium in humans in Poland (i.e., approximately 5.2 mg). This level was similar to levels found in New Zealand (i.e., 3.0-6.1 mg), but it was lower than the mean level found in Germany (i.e., 6.6 mg) and in the United States (i.e., 13.0-20.3 mg).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».