An exploratory study of chemical elements in drinking water and non-Hodgkin's lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies reported associations of non-Hodgkin's lymphoma (NHL) with agriculture, agricultural practices, herbicide, and insecticide exposure. McDuffie et al. (McDuffie, H.H., P. Pahwa, and D.F. White. 1995. Saskatchewan women and agricultural exposures: any relationship to tumor incidence? In Agricultural Health and Safety: Workplace, Environment, Sustainability, ed. HH McDuffie, JA Dosman, KM Semchuk, S.A. Olenchock, and A. Senthilselvan, 135–42. Boca Raton, FL: CRC Press, Lewis Publishers) demonstrated a significantly higher risk of NHL associated with drinking water from shallow as compared to deep wells among women in Saskatchewan. Contamination of drinking water derived from groundwater sources may be due to natural sources and/or to the widespread use of pesticides and agricultural chemicals which may contain heavy metals and other elements as active ingredients. A NHL case (n = 88) – control (n = 132) study of drinking water quality was conducted by questionnaire, and by measuring the concentrations of 64 chemical elements simultaneously in drinking water samples utilizing inductively coupled plasma mass spectrometry technology. These data are reported either as geometric means or log-transformed because of skewness. Independent two sample t-test was used to compare the concentrations of each chemical element in samples of drinking water obtained from the homes of cases and controls. The chemical elemental analysis revealed statistically significant case/control differences in concentrations of 15 chemical elements versus three expected based on chance. Elements for which the concentrations in case/control drinking water samples differed were: lithium, boron, aluminum, silicon, phosphorus, titanium, cobalt, arsenic, selenium, yttrium, zirconium, cadmium, cesium, gadolinium, and uranium. The mean aluminum concentration was higher in water taken from the homes of controls compared to case homes, while the reverse occurred for the other 14 elements, with statistically significant differences in concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».