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Enregistrement W2172133279 · doi:10.1080/19338240903241267

Uranium in Drinking Water: Renal Effects of Long-Term Ingestion by an Aboriginal Community

2009· article· en· W2172133279 sur OpenAlexaff
M. Limson Zamora, Jan M. Zielinski, G. Moodie, R. Falcomer, Wendy C. Hunt, Kevin Capello

Notice bibliographique

RevueArchives of Environmental & Occupational Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUraniumIngestionUrinePopulationEnvironmental healthToxicityMedicineToxicologyEnvironmental chemistryChemistryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors conducted a study of an aboriginal community to determine if kidney func-tion had been affected by the chronic ingestion of uranium in drinking water from the community's drilled wells. Uranium concentrations in drinking water varied from < 1 to 845 ppb. This nonin-vasive study relied on the measurement of a combination of urinary indicators of kidney function and markers for cell toxicity. In all, 54 individuals (12–73 years old) participated in the study. Correlation of uranium excreted in urine with bio-indicators at p ≤.05 indicated interference with the kidney's reabsorptive function. Because of the community's concerns regarding cancer incidence, the authors also calculated cumulative radiation doses using uranium intake in drinking water over the preceding 15-year period. The highest total uranium intake over this period was 1,761 mg. The risk of cancer from the highest dose, 2.1 mSv, is 13 in 100,000, which would be difficult to detect in the community studied (population size = 1,480). This study indicates that at the observed levels of uranium intake, chemical toxicity would be a greater health concern than would radiation dose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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