MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020591771 · doi:10.1080/19338240903390362

Manganese, Arsenic, and Infant Mortality in Bangladesh: An Ecological Analysis

2010· article· en· W2020591771 sur OpenAlexaff
Nicola Cherry, Kashem Shaik, Corbett McDonald, Zafrullah Chowdhury

Notice bibliographique

RevueArchives of Environmental & Occupational Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenicInfant mortalityManganeseMedicineEnvironmental healthIncidence (geometry)Mortality rateOdds ratioDemographyPopulationSurgeryChemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies in Bangladesh indicate that arsenic and manganese in tube-well water may increase the incidence of infant mortality. The study reported here examined whether these findings could be replicated. Data available from some 600 villages under the care of the nongovernmental organization (NGO) Gonoshasthaya Kendra included details of 29744 live births and 934 infant deaths in a 2-year period, with age and cause. These were analyzed by mean well levels of arsenic and manganese as reported by the British Geological Survey for the 12 upazillas. Odds ratios were calculated by age at death and cause. The effect of arsenic on all-cause infant mortality, although small and not significant, was consistent with earlier reports. The previous finding of an increased risk of infant mortality at concentrations of manganese > or =0.4 mg/L was not evident.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of Environmental & Occupational HealthMême sujetArsenic contamination and mitigationTravaux en français237 207