MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2895303510 · doi:10.1016/j.envint.2018.09.032

Predictors of urinary antibiotics in children of Shanghai and health risk assessment

2018· article· en· W2895303510 sur OpenAlexaff
Hexing Wang, Chuanxi Tang, Jiaqi Yang, Na Wang, Feng Jiang, Qinghua Xia, Gengsheng He, Yue Chen, Qingwu Jiang

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth and Family Planning Commission of Sichuan ProvinceNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésHazard quotientAntibioticsMedicineUrineEnvironmental healthUrinary systemMorningToxicologyHealth riskInternal medicineBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An extensive exposure to antibiotics has been confirmed in children, but the predictors and potential health risk remain unclear. OBJECTIVE: To investigate the predictors of antibiotics in urine and potential health risk in children of Shanghai. METHODS: We selected 284 school children aged 8-11 years from a central area of Shanghai, China, in 2017. Ultra-performance liquid chromatography coupled with high-resolution mass spectrometry was used to measure 20 antibiotics, including four human antibiotics (HAs), six veterinary antibiotics (VAs), 10 human/veterinary antibiotics (H/VAs), and three metabolites in first morning urine. Logistic regression model was used to examine the associations of 17 variables related to demographic and socioeconomic factors, recent antibiotic use, drinking water intake, food consumption, and anthropometric measurements with the detection frequency of HAs, VAs, or H/VAs in urine. After daily intake was estimated, health risk was assessed for VAs and H/VAs by using hazard quotient (HQ) and hazard index (HI) based on microbiological or toxicological effects. RESULTS: The detection frequencies of 20 antibiotics and three metabolites ranged from 0 to 27.8% with an overall detection frequency being 56.0%. The detection frequency of HAs increased with age and screen time at weekend. Sex, age, family income and screen time were positively associated with the detection frequencies of VAs and H/VAs. Children reporting antibiotic use in the past three months had a higher detection frequency of HAs. Children with a higher consumption frequency of dairy products had a higher detection frequency of VAs + H/VAs, but a lower detection frequency of HAs. An increased overall detection frequency of all antibiotics was seen in children with higher consumption frequencies of aquatic products, livestock and poultry meat, or milk and dairy products. HQ >1 was only found for ciprofloxacin (5.6%) and ofloxacin (0.4%) based on microbiological effect. HI >1 was found in 6.0% of children for microbiological effect and none was found for toxicological effect. CONCLUSIONS: Predictors for antibiotics in urine for children included sex, age, family income, screen time, clinical use, and animal-derived food consumption. There was potential health risk for children with exposure to antibiotics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment InternationalMême sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental ImpactsTravaux en français237 207