<i>Leptospira</i>seropositivity as a risk factor for Mesoamerican Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leptospirosis is postulated as a possible cause of Mesoamerican Nephropathy (MeN) in Central American workers. OBJECTIVES: Investigate job-specific Leptospira seroprevalence and its association with kidney disease biomarkers. METHODS: In 282 sugarcane workers, 47 sugarcane applicants and 160 workers in other industries, we measured anti-leptospiral antibodies, serum creatinine, and urinary injury biomarkers, including neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), interleukin-18 (IL-18), and N-acetyl-D-glucosaminidase (NAG). RESULTS: Leptospira seroprevalence differed among job categories and was highest among sugarcane cutters (59%). Seropositive sugarcane workers had higher NGAL concentrations (relative mean: 1.28; 95% CI: 0.94-1.75) compared to those who were seronegative, with similar findings among field and non-field workers. CONCLUSIONS: Leptospira seroprevalence varied by job category. There was some indication that seropositivity was associated with elevated biomarker levels, but results were inconsistent. Additional studies may help establish whether Leptospira infection plays any role in MeN among Central American workers.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».