Neurobehavioral Function in School-Age Children Exposed to Manganese in Drinking Water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Manganese neurotoxicity is well documented in individuals occupationally exposed to airborne particulates, but few data are available on risks from drinking-water exposure. OBJECTIVE: We examined associations of exposure from concentrations of manganese in water and hair with memory, attention, motor function, and parent- and teacher-reported hyperactive behaviors. METHODS: We recruited 375 children and measured manganese in home tap water (MnW) and hair (MnH). We estimated manganese intake from water ingestion. Using structural equation modeling, we estimated associations between neurobehavioral functions and MnH, MnW, and manganese intake from water. We evaluated exposure-response relationships using generalized additive models. RESULTS: After adjusting for potential confounders, a 1-SD increase in log10 MnH was associated with a significant difference of -24% (95% CI: -36, -12%) SD in memory and -25% (95% CI: -41, -9%) SD in attention. The relations between log10 MnH and poorer memory and attention were linear. A 1-SD increase in log10 MnW was associated with a significant difference of -14% (95% CI: -24, -4%) SD in memory, and this relation was nonlinear, with a steeper decline in performance at MnW > 100 μg/L. A 1-SD increase in log10 manganese intake from water was associated with a significant difference of -11% (95% CI: -21, -0.4%) SD in motor function. The relation between log10 manganese intake and poorer motor function was linear. There was no significant association between manganese exposure and hyperactivity. CONCLUSION: Exposure to manganese in water was associated with poorer neurobehavioral performances in children, even at low levels commonly encountered in North America.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle