THE IMPACT OF RESIDENTIAL SOURCES OF LEAD ON BLOOD LEAD LEVELS OF YOUNG CHILDREN IN MONTRÉAL, QUÉBEC (CANADA)
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Lead sources in the general environment have reduced dramatically but the importance of domestic sources in Canada remains unknown. This study evaluated the contribution of residential sources of lead to blood lead levels (BLLs) of young children. Methods: We conducted a cross-sectional survey from September 2009 to March 2010. A total of 306 children aged 1-5 yrs, selected at random in old sectors of Montréal, participated in the study. Only participants who drank tapwater and had lived at least one year at the same residence were included. During home visits, the following environmental samples were collected: 5 kitchen tap water samples (1 liter after 5 minutes flushing and 4 liters after 30 minutes stagnation), 3 house dust floor and one windowsill samples. Paint content for lead was also evaluated by XRF. Parents answered questionnaires regarding dietary and general habits. A venous blood sample was drawn from the child. All laboratory analyses were done using established or slightly modified USEPA methods and included internal and external quality control. Multiple linear regression analyses of the log transformed BLL were used for statistical analysis. Results: The geometric mean (GM) of BLLs was 0.065 µmol/dl (95% Confidence Intervals: 0.061-0.069). There was a positive relationship between BLLs and the arithmetic mean (AM) of lead concentrations in tapwater treated in tertiles or as a continous variable (p <0.05). There was also a positive relationship with window dust with significant interaction with season and daycare at home (p< 0.05). The predictive model explained 22.2% (R2) of the variation of BLLs. Both regression models were adjusted for co-variates and other residential exposures. Conclusions: Despite low BLLs in young children living in old sectors of Montréal, tapwater and house dust are still responsible of some increase of BLL during fall and winter.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».