The relation between amyotrophic lateral sclerosis and inorganic selenium in drinking water: a population-based case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A community in northern Italy was previously reported to have an excess incidence of amyotrophic lateral sclerosis among residents exposed to high levels of inorganic selenium in their drinking water. METHODS: To assess the extent to which such association persisted in the decade following its initial observation, we conducted a population-based case-control study encompassing forty-one newly-diagnosed cases of amyotrophic lateral sclerosis and eighty-two age- and sex-matched controls. We measured long-term intake of inorganic selenium along with other potentially neurotoxic trace elements. RESULTS: We found that consumption of drinking water containing ≥ 1 μg/l of inorganic selenium was associated with a relative risk for amyotrophic lateral sclerosis of 5.4 (95% confidence interval 1.1-26) after adjustment for confounding factors. Greater amounts of cumulative inorganic selenium intake were associated with progressively increasing effects, with a relative risk of 2.1 (95% confidence interval 0.5-9.1) for intermediate levels of cumulative intake and 6.4 (95% confidence interval 1.3-31) for high intake. CONCLUSION: Based on these results, coupled with other epidemiologic data and with findings from animal studies that show specific toxicity of the trace element on motor neurons, we hypothesize that dietary intake of inorganic selenium through drinking water increases the risk for amyotrophic lateral sclerosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».