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Enregistrement W2117785672 · doi:10.1136/bmjopen-2014-005142

Pop, heavy metal and the blues: secondary analysis of persistent organic pollutants (POP), heavy metals and depressive symptoms in the NHANES National Epidemiological Survey

2014· article· en· W2117785672 sur OpenAlexaff
Michael Berk, Lana J. Williams, Ana C. Andreazza, Julie A. Pasco, Seetal Dodd, Felice N. Jacka, Steven Moylan, Eric J. Reiner, Pedro Vieira da Silva Magalhães

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyMedicineMercury (programming language)PollutantCadmiumEnvironmental healthDepression (economics)EpidemiologyEnvironmental chemistryInternal medicinePopulationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Persistent environmental pollutants, including heavy metals and persistent organic pollutants (POPs), have a ubiquitous presence. Many of these pollutants affect neurobiological processes, either accidentally or by design. The aim of this study was to explore the associations between assayed measures of POPs and heavy metals and depressive symptoms. We hypothesised that higher levels of pollutants and metals would be associated with depressive symptoms. SETTING: National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). PARTICIPANTS: A total of 15 140 eligible people were included across the three examined waves of NHANES. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Depressive symptoms were assessed using the nine-item version of the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), using a cut-off point of 9/10 as likely depression cases. Organic pollutants and heavy metals, including cadmium, lead and mercury, as well as polyfluorinated compounds (PFCs), pesticides, phenols and phthalates, were measured in blood or urine. RESULTS: Higher cadmium was positively associated with depression (adjusted Prevalence Ratios (PR)=1.48, 95% CI 1.16 to 1.90). Higher levels of mercury were negatively associated with depression (adjusted PR=0.62, 95% CI 0.50 to 0.78), and mercury was associated with increased fish consumption (n=5500, r=0.366, p<0.001). In addition, several PFCs (perfluorooctanoic acid, perfluorohexane sulfonic acid, perfluorodecanoic acid and perfluorononanoic acid) were negatively associated with the prevalence of depression. CONCLUSIONS: Cadmium was associated with an increased likelihood of depression. Contrary to hypotheses, many of persistent environmental pollutants were not associated or negatively associated with depression. While the inverse association between mercury and depressive symptoms may be explained by a protective role for fish consumption, the negative associations with other pollutants remains unclear. This exploratory study suggests the need for further investigation of the role of various agents and classes of agents in the pathophysiology of depression.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations75
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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