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Enregistrement W2076332416 · doi:10.1080/09603123.2013.865714

Effect of dietary calcium intake on lead exposure in Inuit children attending childcare centres in Nunavik

2014· article· en· W2076332416 sur OpenAlexafffundabout
Huguette Turgeon O’Brien, Doris Gagné, Émilie Vaissière, Rosanne Blanchet, Julie Lauzière, Carole Vézina, Pierre Ayotte

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Health Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesAboriginal Affairs and Northern Development Canada
Mots-clésEnvironmental healthLead exposureLead (geology)Lead poisoningMedicineCalciumBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High blood lead levels (BLLs) can be found in Inuit from Nunavik. At the same time, various nutrients such as calcium could lower lead absorption and toxicity. We examined the effect of dietary calcium intakes on BLLs in 245 preschool Inuit children attending childcare centres in Nunavik. Calcium intake was assessed with one 24-h dietary recall and BLLs were determined by inductively coupled plasma mass spectrometry in whole blood samples. Multiple imputation was performed to deal with missing data. Median blood lead concentration was 0.08 μmol/L. A high proportion of children did not meet the Estimated Average Requirement for vitamin D intake (73 %) and, to a lower extent, for calcium (20 %). Calcium intake was negatively associated with BLLs (p = 0.0001) while child's age and energy intake were positively associated with BLLs (p = 0.015 and p = 0.024, respectively). Consuming traditional foods rich in calcium as well as milk and alternatives may protect against lead exposure.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,394 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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