Evaluation of a novel portable x-ray fluorescence screening tool for detection of arsenic exposure
Notice bibliographique
Résumé
A new portable x-ray fluorescence (XRF) screening tool was evaluated for its effectiveness in arsenic (As) quantification in human finger and toe nails ([Formula: see text]). Nail samples were measured for total As concentration by XRF and inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS). Using concordance correlation coefficient (CCC), kappa, diagnostic sensitivity (Sn) and specificity (Sp), and linear regression analyses, the concentration of As measured by XRF was compared to ICP-MS. The CCC peaked for scaled values of fingernail samples, at 0.424 (95% CI: 0.065-0.784). The largest kappa value, 0.400 (95% CI: -0.282-1.000), was found at a 1.3 μg g(-1) cut-off concentration, for fingernails only, and the largest kappa at a clinically relevant cut-off concentration of 1.0 μg g(-1) was 0.237 (95% CI: -0.068-0.543), again in fingernails. Analyses generally showed excellent XRF Sn (up to 100%, 95% CI: 48-100%), but low Sp (up to 30% for the same analysis, 95% CI: 14-50%). Portable XRF shows some potential for use as a screening tool with fingernail samples. The difference between XRF and ICP-MS measurements decreased as sample mass increased to 30 mg. While this novel method of As detection in nails has shown relatively high agreement in some scenarios, this portable XRF is not currently considered suitable as a substitute for ICP-MS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».