Use of a Cumulative Exposure Index to Estimate the Impact of Tap Water Lead Concentration on Blood Lead Levels in 1- to 5-Year-Old Children (Montréal, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drinking water is recognized as a source of lead (Pb) exposure. However, questions remain about the impact of chronic exposure to lead-contaminated water on internal dose. OBJECTIVE: Our goal was to estimate the relation between a cumulative water Pb exposure index (CWLEI) and blood Pb levels (BPb) in children 1-5 years of ages. METHODS: Between 10 September 2009 and 27 March 2010, individual characteristics and water consumption data were obtained from 298 children. Venous blood samples were collected (one per child) and a total of five 1-L samples of water per home were drawn from the kitchen tap. A second round of water collection was performed between 22 June 2011 and 6 September 2011 on a subsample of houses. Pb analyses used inductively coupled plasma mass spectroscopy. Multiple linear regressions were used to estimate the association between CWLEI and BPb. RESULTS: Each 1-unit increase in CWLEI multiplies the expected value of BPb by 1.10 (95% CI: 1.06, 1.15) after adjustment for confounders. Mean BPb was significantly higher in children in the upper third and fourth quartiles of CWLEI (0.7-1.9 and ≥ 1.9 μg/kg of body weight) compared with the first (< 0.2 μg/kg) after adjusting for confounders (19%; 95% CI: 0, 42% and 39%; 95% CI: 15, 67%, respectively). The trends analysis yielded a p-value < 0.0001 after adjusting for confounders suggesting a dose-response relationship between percentiles of CWLEI and BPb. CONCLUSIONS: In children 1-5 years of age, BPb was significantly associated with water lead concentration with an increase starting at a cumulative lead exposure of ≥ 0.7 μg Pb/kg of body weight. In this age group, an increase of 1 μg/L in water lead would result in an increase of 35% of BPb after 150 days of exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».