Dietary Intakes and Plasma Organochlorine Contaminant Levels among Great Lakes Fish Eaters
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional intakes and contaminant burdens should be assessed jointly in individuals who are at high risk of environmental exposures to contaminants through food. In this study, the authors used shore surveys and community contacts to recruit 91 individuals who frequently consumed Great Lakes fish. These individuals provided dietary intake information and fasting blood samples for lipid and contaminant analyses. Participants ate an annual median of 88 meals of Great Lakes fish. Asian-Canadians consumed more total fish meals (i.e., Great Lakes, non-Great Lakes, and other) (medians = 213.0 females, 223.0 males) than Euro-Canadians (medians = 131.0 females, 137.5 males). The higher total fish consumption by Asian-Canadians was associated with a lower percentage of energy derived from fat, higher protein and iron intakes, and higher plasma concentrations of omega-3 essential fatty acids (e.g., median docosahexaenoic acid levels [microgram/l] in Asian-Canadian females = 5.48, males = 4.38; in Euro-Canadian females = 2.93, males = 2.27). Plasma organochlorine contaminant lipid weight concentrations varied by country of origin and by gender (e.g., median total polychlorinated biphenyls [microgram/kg] in Asian-Canadian females = 490.6, males = 729.0; in Euro-Canadian females = 339.6, males = 355.5). Age was the most consistent predictor (+ve) of contaminant concentrations, followed by years spent in Canada (for Asian-Canadians). Associations with sport fish consumption variables were less consistent than for the aforementioned predictors. Given both the health benefits and potential risks of fish consumption, policies that address diverse ethnocultural groups should support continued consumption of sport fish, but from less-contaminated sources than are currently used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».