Longitudinal changes in bone lead concentration: implications for modelling of human bone lead metabolism
Notice bibliographique
Résumé
In this study, 539 occupationally exposed subjects received in vivo bone lead measurements using 109Cd excited K X-ray fluorescence (109Cd K XRF). Of these subjects, 327 had previously been measured five years earlier. Measurements were made from both tibia and calcaneus samples, taken to reflect cortical and trabecular bone, respectively. Changes in tibia lead concentration related negatively to initial tibia lead concentration and positively to both lead exposure between the measurement dates and initial calcaneus lead concentration. This finding confirmed and strengthened the interpretation of an earlier study involving fewer subjects. With the larger data set it was possible to examine subgroups of subjects. This showed that people aged less than 40 years had a shorter half-life for the release of lead from the tibia (4.9, 95% CI 3.6-7.8 years) than did those older than 40 (13.8, 95% CI 9.7-23.8 years). Similarly, less intensely exposed subjects (lifetime average blood lead < or = 25 micrograms dL-1) had a shorter tibia lead half-life (6.2, 95% CI 4.7-9.0 years) than those with a lifetime average blood lead > 25 micrograms dL-1 (14.7, 95% CI 9.7-29.9 years). Age and measures of lead exposure were strongly correlated; nevertheless, age matched subgroups with high and low intensity exposures showed clearance rates that were significantly different at the 10% level, with the lower exposure intensity again being associated with the faster clearance. These findings imply that current models of human lead metabolism should be examined with a view to adjusting them to account for kinetic rates varying with age and probably also with exposure level.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».