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Enregistrement W2096744161 · doi:10.1002/ajim.20737

Bone manganese as a biomarker of manganese exposure: A feasibility study

2009· article· en· W2096744161 sur OpenAlexafffund
Ana Pejović‐Milić, Aslam, David R. Chettle, John Oudyk, Michael W Pysklywec, Ted Haines

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensCanada Auto WorkersMcMaster UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineManganeseBiomarkerOccupational exposureNuclear medicineInternal medicineEnvironmental healthMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a need for a diagnostic tool with the ability to measure cumulative exposure to manganese (Mn) in the workplace. Measuring bone Mn levels with in vivo neutron activation analysis (IVNAA) could serve as a biomarker of past exposure. Bone Mn levels of welders were measured and compared to the levels found in subjects without exposure to the element. METHOD: Forty subjects (30 welders and 10 controls) were recruited. An occupational history was obtained and subjects underwent IVNAA bone Mn measurements. RESULTS: The mean bone Mn levels were (2.9 +/- 0.4) and (0.1 +/- 0.7) microg Mn/g Ca for welders and controls, respectively (P < 0.05). CONCLUSIONS: This project, the first of its kind, reports differences in bone Mn between Mn-exposed welders and non-occupationally exposed subjects. It appears that bone Mn levels do reflect differences in the occupational exposure of welders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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