Whole-Body Lifetime Occupational Lead Exposure and Risk of Parkinson’s Disease
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several epidemiologic studies have suggested an association between Parkinson's disease (PD) and exposure to heavy metals using subjective exposure measurements. OBJECTIVES: We investigated the association between objective chronic occupational lead exposure and the risk of PD. METHODS: We enrolled 121 PD patients and 414 age, sex, and race, frequency-matched controls in a case-control study. As an indicator of chronic Pb exposure, we measured concentrations of tibial and calcaneal bone Pb stores using 109Cadmium excited K-series X-ray fluorescence. As an indicator of recent exposure, we measured blood Pb concentration. We collected occupational data on participants from 18 years of age until the age at enrollment, and an industrial hygienist determined the duration and intensity of environmental Pb exposure. We employed physiologically based pharmacokinetic modeling to combine these data, and we estimated wholebody lifetime Pb exposures for each individual. Logistic regression analysis produced estimates of PD risk by quartile of lifetime Pb exposure. RESULTS: Risk of PD was elevated by > 2-fold [odds ratio = 2.27 (95% confidence interval, 1.13-4.55); p = 0.021] for individuals in the highest quartile for lifetime lead exposure relative to the lowest quartile, adjusting for age, sex, race, smoking history, and coffee and alcohol consumption. The associated risk of PD for the second and third quartiles were elevated but not statistically significant at the alpha = 0.05 level. CONCLUSIONS: These results provide an objective measure of chronic Pb exposure and confirm our earlier findings that occupational exposure to Pb is a risk factor for PD.
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 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 | 0,000 | 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 découle