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Enregistrement W2567824933 · doi:10.1182/blood.v108.11.5062.5062

New Bioaccumulations of Toxins in Resident Coastal Dolphins Signal Dangers of Human Myeloma.

2006· article· en· W2567824933 sur OpenAlexaboutno aff
Brian G.M. Durie, Hardy Jones

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryBayFisheryGeographyBioaccumulationEcologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dolphins and humans are exposed to the same toxins in seafood. Over 2 billion people worldwide rely on seafood as their major source of protein and 60% of people live in coastal areas. Resident coastal dolphins are exposed to marine pollution in the same fashion as humans who frequently consume seafood, thus any indication of disease in dolphins has implications both for humans who eat regularly from the same areas and/or are otherwise exposed to the same toxins. Although ecotoxicologic studies of marine environments are very complex, (Irwin: Aquatic Mammals 31: 195–225, 2005), the bottlenose dolphin is a sentinel species for biomonitoring purposes. Tissue levels of many known carcinogens such as DDT, DDE, dioxins (e.g. PCDDs and 2,3,7,8 TCDD), BaP, PAHs, and more recently PFC and PBDEs (water repellants and fire retardants), reflect bioaccumulation in both dolphins and humans. Target sites where human and dolphin disease have been contrasted and compared are: North America (Alaska; Puget Sound; San Francisco Bay; Gulf Coast and Florida; St. Lawrence Seaway); Japan (Osaka Bay); Sweden; Coastal UK and Hong Kong (Pearl River estuary). For Alaska, Florida, Japan, Sweden and coastal UK, there are highly significant correlations between fish contamination/consumption and excess risk of human myeloma. In Alaska, Inuit men eat contaminated fish, have high organochloride (dioxins) levels in blood and tissues and an increased risk of myeloma. Likewise for Swedish fisherman comparing Baltic (more contamination) versus west coast levels of dioxins and myeloma. In Japan, a case control study provides a highly significant odds ratio of 5.89 for agriculture/fisheries as occupational factors. A separate study gives an annual age adjusted incidence of 7.03/100,000 for the Osaka Bay fishing region. Around Lake Okeechobee Florida an incidence rate of 6.52/100,000 correlates with both contamination and commercial fishing licenses. Although dolphins share most human mammalian genes, including CYP1A and CYP2B, they lack the ability to adequately catabolize type I and II dioxins, which therefore preferentially accumulate. Unfortunately, observed results of these bioaccumulations are suppressed immunity, infections and cancers particularly B-cell lymphomas and “myeloma-like” immunoblastic lymphomas (Bossart: J. Vet Diagn Invest 9: 454–458, 1997). This pattern of diseases in turn corresponds with the local and systemic effects exemplified in Balb/c mice during pristine-induced plasmacytogenesis and in humans exposed to toxins. Newly recognized persistent organic pollutants such as water repellants (PFCs) and flame-retardants (PBDEs) are a particular concern, both because of rapid recent bioaccumulation in dolphins with associated disease manifestations plus the potential for wide global dispersal and diverse routes of human exposure. Numerous consumer goods contain PBDEs, including electronics, carpets, furniture and textiles. Genetic studies help refine probability calculations to assess risk using the union rule for independent events. Studies are now underway to correlate recent bioaccumulations in dolphins and humans, genetic predisposition and myeloma onset. Probability calculations for risk of developing myeloma will support interventions to reduce both contamination of the marine environment and elimination of human toxin exposures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2006
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