Comparison of digestion procedures and methods for quantification of trace lead in breast milk by isotope dilution inductively coupled plasma mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of lead in breast milk is an important public health consideration and can be technically quite challenging. The reliable and accurate determination of trace lead in human breast milk is difficult for several reasons including: potential for contamination during sample collection, storage, and analysis; complexities related to the high fat content of human milk; and poor analytic sensitivity at low concentrations. Breast milk lead levels from previous published studies should therefore be reviewed with caution. Due to the difficulty in identifying a method that would successfully digest samples with 100% efficiency, we evaluated three different digestion procedures including: (1) dry ashing in a muffle furnace, (2) microwave oven digestion, and (3) digestion in high pressure asher. High temperature, high pressure asher digestion was selected as the procedure of choice for the breast milk samples. Trace lead analysis was performed using isotope dilution (ID) inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Measured lead concentrations in breast milk samples (n = 200) from Mexico ranged from 0.2 to 6.7 ng ml−1. The precision for these measurements ranged from 0.27–7.8% RSD. Use of strict contamination control techniques and of a very powerful digestion procedure, along with an ID-ICP-MS method for lead determination, enables us to measure trace lead levels as low as 0.2 ng ml−1 in milk (instrument detection limit = 0.01 ng ml−1).
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».