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Enregistrement W1989452321 · doi:10.1191/0960327105ht565oa

Oxidative stress in operating room personnel: occupational exposure to anesthetic gases

2005· article· en· W1989452321 sur OpenAlexaff
Ali Akbar Malekırad, Akram Ranjbar, Kobra Rahzani, Mehri Kadkhodaee, Ali Rezaie, BARDIA TAGHAVI, Mohammad Abdollahı

Notice bibliographique

RevueHuman & Experimental Toxicology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipid peroxidationOxidative stressAscorbic acidUric acidAntioxidantChemistryCeruloplasminVitamin EVitamin CAlbuminTransferrinThiolInternal medicineEndocrinologyMedicineBiochemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health professionals exposed to anesthetic gases are at higher risk of reproductive, neurological, hematological, immunological, hepatic and renal system diseases. We investigated if oxidative stress induced by chronic exposure to anesthetic gases has any association with this matter. Plasma lipid peroxidation, total antioxidant capacity and total thiol molecule levels were measured in 66 operating room staff in comparison with 66 controls. The exposed group had a significantly higher level of lipid peroxidation with decreased thiol groups compared to control subjects. Total antioxidant capacity of the body was no different among exposed and not exposed subjects. Increased lipid peroxidation in the blood of exposed subjects warns that oxygen free radicals have increased in the body and thus might attack cells, which, in the long-term, results in multi-organ damage. The remaining blood total antioxidant capacity at normal values is promising and means that other non-thiol antioxidants, such as uric acid, transferrin, ceruloplasmin, albumin, and vitamin antioxidants, such as alpha-tocopherol and ascorbic acid, have been stimulated to maintain the total anti-oxidant power of the body at normal state.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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