Toxic risks and nutritional benefits of traditional diet on near visual contrast sensitivity and color vision in the Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visual functions are known to be sensitive to toxins such as mercury (Hg) and lead (Pb), while omega-3 fatty acids (FA) and selenium (Se) may be protective. In the Tapajós region of the Brazilian Amazon, all of these elements are present in the local diet. OBJECTIVE: Examine how near visual contrast sensitivity and acquired color vision loss vary with biomarkers of toxic exposures (Hg and Pb) and the nutrients Se and omega-3 FA in riverside communities of the Tapajós. METHODS: Complete visuo-ocular examinations were performed. Near visual contrast sensitivity and color vision were assessed in 228 participants (≥15 years) without diagnosed age-related cataracts or ocular pathologies and with near visual acuity refracted to at least 20/40. Biomarkers of Hg (hair), Pb (blood), Se (plasma), and the omega-3 FAs eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) in plasma phospholipids were measured. Multiple linear regressions were used to examine the relations between visual outcomes and biomarkers, taking into account age, sex, drinking and smoking. RESULTS: Reduced contrast sensitivity at all spatial frequencies was associated with hair Hg, while %EPA, and to a lesser extent %EPA+DHA, were associated with better visual function. The intermediate spatial frequency of contrast sensitivity (12 cycles/degree) was negatively related to blood Pb and positively associated with plasma Se. Acquired color vision loss increased with hair Hg and decreased with plasma Se and %EPA. CONCLUSIONS: These findings suggest that the local diet of riverside communities of the Amazon contain toxic substances that can have deleterious effects on vision as well as nutrients that are beneficial for visual function. Since remediation at the source is a long process, a better knowledge of the nutrient content and health effects of traditional foods would be useful to minimize harmful effects of Hg and Pb 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».