Symptoms of Neurotoxicity among Carpenters Living in Rural Ecuador: A Population-based Study (The Atahualpa Project)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: There is no information on the prevalence of symptoms related to neurotoxicity among carpenters working in underserved populations. To assess the magnitude of the problem, we conducted a population-based study in Atahualpa, a rural Ecuadorian village, where most men work as carpenters under poor safety conditions. Methods: All men aged 40–75 years living in Atahualpa were identified during a door-to-door survey and evaluated with a general demographic questionnaire, the Q16 questionnaire, the depression axis of the Depression Anxiety Stress Scale-21, and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results: Among 230 participants, 63% were carpenters. Seventy participants (30%) had a positive Q16 questionnaire (≥6 points), which suggested neurotoxicity. In a logistic regression model adjusted for age, education, alcohol intake, symptoms of depression, and MoCA score, the proportion of Q16 positive persons was 39.1% for carpenters and 15.9% for noncarpenters (odds ratio: 3.53, 95% confidence interval: 1.75–7.15, P < 0.0001). In a generalized linear model, adjusted mean scores in the Q16 questionnaire were 4.9 for carpenters and 3.6 for noncarpenters (β: 1.285, standard error: 0.347, P < 0.0001). There was no correlation between scores in the Q16 questionnaire and the MoCA (Pearson correlation coefficient = −0.02), and the only significant covariate in the multivariate linear model was age, with every 10 years of age difference contributing 0.64 points in the Q16 questionnaire. Conclusion: This study shows a high prevalence of symptoms associated with neurotoxicity among carpenters after adjusting for a number of confounders. Long-term exposure to toxic solvents is the most likely explanation to this finding.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».