Mercury exposure in a low-income community in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish whether a specific community in a gold mining area, with potentially associated small-scale gold mining activities, was exposed to mercury. METHODS: The community was situated in Mpumalanga, where some potential sources of mercury emissions may have an impact. Adults >or=18 years were considered eligible. Biological monitoring, supported by questionnaires, was applied. Thirty respondents completed the questionnaire which covered demographics, energy use, food and water consumption, neurological symptoms, and confounders such as alcohol consumption and brain injuries. Mercury levels were determined in 28 urine and 20 blood samples of these respondents. RESULTS: Three (15%) of the blood samples exceeded the guideline (<10 microg/l) for individuals who are not occupationally exposed, while 14 (50%) of the urine samples exceeded the guideline for mercury in urine (<5.0 microg/g creatinine) for those not exposed occupationally. The cause of these elevated levels is unknown, as only 20% of respondents indicated that they used coal as an energy carrier. Furthermore, nobody from the community was reportedly formally employed in a goldmine. Nineteen (63%) respondents consumed locally caught fish, while 20 (67%) drank water from a river. CONCLUSIONS: Some individuals in this study may be occupationally exposed to mercury through small-scale gold mining activities. As primary health facilities will be the first point of entry for individuals experiencing symptoms of mercury poisoning, South African primary health care workers need to take cognisance of mercury exposure as a possible cause of neurological symptoms in patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».