Elevated Blood Lead Levels in Infants and Children in Haiti, 2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few studies have reported blood lead levels (BLLs) in Haitian children, despite the known presence of lead from environmental factors such as soil, water, leaded paint and gasoline, improperly discarded batteries, and earthquakes. We sought to determine the prevalence of elevated blood lead levels (EBLLs) among healthy Haitian children. METHODS: We enrolled children aged 9 months to 6 years from 3 geographic areas in Haiti (coastal, urban, and mountain) from March 1 through June 30, 2015. We obtained anthropometric measurements, household income, potential sources of lead exposure, and fingerstick BLLs from 273 children at 6 churches in Haiti. We considered a BLL ≥5 μg/dL to be elevated. RESULTS: Of 273 children enrolled in the study, 95 were from the coastal area, 78 from the urban area, and 100 from the mountain area. The median BLL was 5.8 μg/dL, with higher levels in the mountain area than in the other areas ( P < .001). BLLs were elevated in 180 (65.9%) children. The prevalence of EBLL was significantly higher in the mountain area (82 of 100, 82.0%; P < .001) than in the urban area (42 of 78, 53.8%) and the coastal area (56 of 95, 58.9%; P < .001). Twenty-eight (10.3%) children had EBLLs ≥10 μg/dL and 3 (1.1%) children had EBLLs ≥20 μg/dL. Exposure to improperly discarded batteries ( P = .006) and living in the mountain area ( P < .001) were significant risk factors for EBLLs. CONCLUSIONS: More than half of Haitian children in our study had EBLLs. Public health interventions are warranted to protect children in Haiti against lead poisoning.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».