Antibiotic Body Burden of Chinese School Children: A Multisite Biomonitoring-based Study
Notice bibliographique
Résumé
To explore the antibiotic body burden of Chinese school children, total urinary concentrations (free and conjugated) of 18 representative antibiotics (5 macrolides, 2 β-lactams, 3 tetracyclines, 4 quinolones, and 4 sulfonamides) were measured by ultraperformance liquid chromatography coupled to quadrupole time-of-flight mass spectrometry among 1064 school students recruited from 3 economically and geographically distinct areas in east China in 2013. All 18 antibiotics were detected in urine samples with the detection frequencies ranging from 0.4 to 19.6%. The antibiotics were detected in 58.3% of urine samples overall, and this detection frequency reached at 74.4% in one study site. Of them, 47.8% of the urine samples had a sum of mass concentration of all antibiotics between 0.1 (minimum) and 20.0 ng/mL, and 8 antibiotics had their concentrations of above 1000 ng/mL in some urine samples. Three veterinary antibiotics, 4 human antibiotics, and 11 human/veterinary antibiotics were found overall in 6.3, 19.9, and 49.4% of urine samples, respectively. The detection frequencies and concentration levels of antibiotics in urine samples differed by study areas. Concerning mixed exposures, a total of 137 combinations of antibiotics and 20 combinations of antibiotic categories were found overall. Two or more antibiotics or categories were concurrently detected in more than 20% of urine samples. On the basis of a usage analysis, contaminated food or environment might be relevant exposure sources for tetracyclines, quinolones, and sulfonamides.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».