Non-carcinogenic risk assessment to human health due to intake of fluoride in the groundwater in rural areas of Gonabad and Bajestan, Iran: A case study
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a field research regarding groundwater contamination with fluoride and its related health risks to human health was carried out in 39 rural areas of Gonabad and Bajestan, Iran, in 2017. The results indicated that fluoride levels in two rural areas exceeded the WHO guideline. A total of 55% and 4.7% of the studied rural areas in Gonabad and Bajestan, respectively, had fluoride levels below the minimum recommended value of WHO for fluoride (0.5 mg/L). In this article, chronic non-cancer risks to three different groups of people, adults, children, and infants, for exposure to the fluoride were assessed. Health risk index values for fluoride contamination for 44% and 90% of children and infants in rural areas of Gonabad and Bajestan, respectively, were more than unity (>1), which clearly reveals that these age groups at the studied areas are at the chronic health risk due to the intake of fluoride-containing water. The order of fluoride contribution to non-carcinogenic health risk among the studied age groups was infants > children > adults. Therefore, from a public health viewpoint, it would be prudent and important that risk reduction measures be implemented to diminish the total body burden of fluoride in residents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».