MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007226654 · doi:10.1503/cmaj.060790

Lead and mercury exposures: interpretation and action

2006· review· en· W2007226654 sur OpenAlex
Elizabeth Brodkin, Ray Copes, André Mattman, James H. Kennedy, Rakel Kling, Annalee Yassi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2006
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Lead poisoningPopulationMedicineMercury poisoningReferralChelation therapyEnvironmental healthAlternative medicineFamily medicinePsychiatryPathologyComputer scienceToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead and mercury are naturally occurring elements in the earth's crust and are common environmental contaminants. Because people concerned about possible exposures to these elements often seek advice from their physicians, clinicians need to be aware of the signs and symptoms of lead and mercury poisoning, how to investigate a possible exposure and when intervention is necessary. We describe 3 cases of patients who presented to an occupational medicine specialist with concerns of heavy metal toxicity. We use these cases to illustrate some of the issues surrounding the investigation of possible lead and mercury exposures. We review the common sources of exposure, the signs and symptoms of lead and mercury poisoning and the appropriate use of chelation therapy. There is a need for a clear and consistent guide to help clinicians interpret laboratory investigations. We offer such a guide, with information about population norms, lead and mercury levels that suggest exposure beyond that seen in the general population and levels that warrant referral for advice about clinical management.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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