Validation of Dried Blood Spots for Maternal Biomonitoring of Nonessential Elements in an Artisanal and Small-Scale Gold Mining Area of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomonitoring studies of vulnerable populations in low- and middle-income countries are limited because traditional sampling methods are challenging to implement in low-resource settings. The present study examined the feasibility, precision, and accuracy of dried blood spots (DBS) for human biomonitoring of nonessential elements (cadmium [Cd], mercury [Hg], and lead [Pb]) in an area of northern Tanzania with artisanal and small-scale gold mining activities. Pregnant women (n = 44) were recruited in Geita during antenatal clinic visits, and DBS from capillary blood were collected on filter paper. As a gold-standard comparison, venous blood was sampled from the same participants and compared with the DBS. Venous blood, DBS, and quality control samples were analyzed for chemical elements by inductively coupled plasma mass spectrometry. Field blanks were very clean for most elements, generally only twice as high as corresponding laboratory filter blanks. No significant differences were found between duplicate DBS samples taken from the same participants, with near perfect intraclass correlation coefficients (0.99) for Cd, Hg, and Pb, indicating excellent reliability. Moreover, correlation was strong (r2 > 0.9) and significant (p < 0.0001) between DBS and the quantitative venous blood, with regression line slopes close to 1.0 (0.847, 0.976, and 0.969 for Cd, Hg, and Pb, respectively), indicating high accuracy of the DBS method compared with the gold-standard approach. The DBS method is minimally invasive and was a feasible, precise, and accurate means of measuring exposure to Cd, Hg, and Pb in pregnant women in a low-resource setting. Environ Toxicol Chem 2019;38:1285–1293. © 2019 SETAC
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 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 ».