SELENIUM AND MERCURY OPPOSING INFLUENCES IN FISH-EATING POPULATIONS OF THE BRAZILIAN AMAZON
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Amazonian riverside communities have the highest reported mercury (Hg) exposure in the world today. Selenium (Se), an essential element, is involved in several body functions through selenoprotein expression. Some studies suggest that selenium (Se) may be protective for Hg toxicity, however, data from animal and human studies are inconsistent and some epidemiological studies show toxic effects of elevated Se, notably hyperinsulinemia, aloplecia and paraesthesia. The objective of the present study was to examine the relations between biomarkers of Se and visual and motor functions, taking into account co-variables and Hg exposure. Methods: Participants (n = 448, 15-87y), were recruited from 12 communities along the Tapajós River. B-Se, P-Se and blood Hg (B-Hg) were measured by ICP-MS. Interview-administered questionnaires served to collect information on sociodemographics and medical history. All participants underwent a complete visual examination and performed several tests of motor functions. Results: Se status ranged from normal to high (B-Se median: 228μg/L, range 103-1500μg/L). Few participants reported diabetes (1.1%), and despite high levels of Se in some individuals, no signs and symptoms of Se toxicity were observed. P-Se concentrations were associated with beneficial outcomes: lower prevalence of age-related cataracts, better near visual acuity and motor performance; regression estimates were stronger when adjusting for B-Hg. When stratifying at the median B-Hg concentrations, P-Se consistently presented associations with the outcomes only at high B-Hg concentrations. Conclusions: In this population with high Hg exposure, Se intake may play a role in offsetting some deleterious effects of Hg, but the beneficial effects of Se may not be present in populations with low Hg exposure, and Se may not offset all Hginduced toxic effects in fish-eating populations. Further studies should address the risks and benefits of dietary Se in order to better understand the complex Se-Hg interactions in human populations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».