Cumulative Lead Exposure and Age-Related Cataract in Middle-Aged and Elderly Women
Notice bibliographique
Résumé
Background: Age-related cataract is the leading cause of blindness and visual impairment worldwide, accounting for more than 40% of global blindness. Lead has been proposed as a potentially important risk factor. Possible mechanisms include lead-induced changes in the lens through redox status, glutathione metabolism, lipid peroxidation, post-translational protein modification, and calcium homeostasis. However, only one epidemiologic study has examined the association between cumulative lead exposure and age-related cataract and it was limited to men. Aim: We examined the association of cumulative lead exposure with the risk of age-related cataract in middle-aged and elderly women. Methods: Participants were 502 Boston area participants in the Nurses' Health Study (mean age=63 yrs, range 55-74 yrs) who had lead exposure assessments done in two substudies (bone lead measured in 1993-1995 and 2001-2004), had cataract extraction from 5 years before the bone lead measurement to 2008, and whose cataracts were not congenital or secondary to chronic steroid use, previous intraocular surgery or ocular trauma. We identified cases of cataract extraction by a biennial questionnaire and confirmed all cases with review of medical records. Bone lead levels were measured by K-x-ray fluorescence. We used logistic regression to compute the odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) for an interquartile range (IQR) increase in bone lead. Results: We identified 48 cases (9.6%) of cataract extraction. After controlling for substudy, age, smoking, and body mass index, neither bone lead measure was associated with cataract (OR=0.80 (95% CI, 0.51, 1.24) for tibia lead (IQR=11 µg/g); OR=0.98 (95% CI, 0.62, 1.53) for patella lead (IQR=13 µg/g). Conclusions: The present study does not support the hypothesis that cumulative lead exposure increases the risk of age-related cataract in women, but further research in larger populations is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».