Baseline levels of selected environmental chemicals in Canadians: Results from Canadian Health Measures Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian Health Measures Survey (CHMS) is an on-going nationally representative direct health measures survey launched in 2007. This survey collects new and important data to fill knowledge gaps on health status of Canadians. The biomonitoring component of CHMS, supported by Canada’s Chemicals Management Plan, collects and analyzes blood and urine samples for several classes of environmental chemicals. Method: Each CHMS cycle spans approximately two years in which about 5500-6500 individuals are selected representing about 96% of the general population in Canada. Respondents aged 6-79 years were selected for CHMS (2007-2009) while the subsequent CHMS cycles (CHMS 2009-2011; CHMS 2012-2013) include 3-5 years olds. The respondents completed a household interview and visited a mobile examination centre where the physical health measurements were performed and blood and urine samples were collected. Biomarkers for about 90 environmental chemicals were analyzed in the respondent’s bio-specimens. Results: Descriptive statistics (arithmetic and geometric means, and selected percentiles) were computed on the levels of individual biomarkers in Canadians. Baseline levels of selected group of environmental chemicals (including heavy metals, pesticides and emerging contaminants) from CHMS 2007-2009 and 2009-2011 (to be released in April 2013) will be presented. These biomarker levels in Canadians will be compared with similar findings reported in other population surveys. Preliminary analysis on the temporal trends in the biomarker levels will be highlighted. Conclusion: Nationally representative data on the levels of biomarkers from CHMS provides valuable information for current and future human health risk assessments and for assessing potential links between chemical exposures and health outcomes. Moreover, it allows comparison of similar data from other countries and helps in monitoring temporal and geospatial trends in biomarker levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».