The Levels of Zinc and Molybdenum in Hair and Food Grain in Areas of High and Low Incidence of Esophageal Cancer: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
The outcome of different studies on the role of Zn & Mo in esophageal cancer (EC) is conflicting. Here, the levels of those elements in hair as well as food grain of two different ethnic populations across two continents have been studied to explore their role in EC. Two different ethnic populations are taken from (i) Eastern Cape, South Africa (RSA), an area of very high incidence of EC and (ii) West Bengal, India, an area of low incidence of that disease. Each ethnic population is divided into two groups: case and control (n=30 for all groups). Hair samples from all groups and food grain from RSA and India are analyzed for Zn & Mo content. This study shows a strong correlation between reduced levels of those elements in hair and the development of EC in RSA (both Zn &Mo: p < 0.0001), though it is only suggestive in Indian context (both Zn & Mo p ? 0.05). Interestingly, control group of RSA shows significantly reduced level of those elements in hair even with respect to Indian case group (Zn: p<0.001 & Mo: p< 0.00001). Food grain from RSA has significantly reduced level of those elements with respect to India (both Zn & Mo: p <0.0001). This deficiency of Zn & Mo in food grains can be correlated to the deficiency of those elements in hair of RSA population. The deficiency of Zn & Mo can be correlated to the development of EC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».