Association Between Arsenic Exposure From Drinking Water and Plasma Levels of Cardiovascular Markers
Notice bibliographique
Résumé
The authors conducted a cross-sectional study to assess the relation between arsenic exposure from drinking water and plasma levels of markers of systemic inflammation and endothelial dysfunction (matrix metalloproteinase-9, myeloperoxidase, plasminogen activator inhibitor-1, soluble E-selectin, soluble intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1), and soluble vascular adhesion molecule-1 (VCAM-1)) using baseline data from 668 participants (age, >30 years) in the Health Effects of Arsenic Longitudinal Study in Bangladesh (2007-2008). Both well water arsenic and urinary arsenic were positively associated with plasma levels of soluble VCAM-1. For every 1-unit increase in log-transformed well water arsenic (ln μg/L) and urinary arsenic (ln μg/g creatinine), plasma soluble VCAM-1 was 1.02 (95% confidence interval: 1.01, 1.03) and 1.04 (95% confidence interval: 1.01, 1.07) times greater, respectively. There was a significant interaction between arsenic exposure and higher body mass index, such that the increased levels of plasminogen activator inhibitor-1 and soluble VCAM-1 associated with arsenic exposure were stronger among people with higher body mass index. The findings indicate an effect of chronic arsenic exposure from drinking water on vascular inflammation and endothelial dysfunction that could be modified by body mass index and also suggest a potential mechanism underlying the association between arsenic exposure and cardiovascular disease.
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».