Pesticide exposure and cognitive decline in a rural South Korean population
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to investigate the relationship between pesticide exposure and cognitive decline in a rural South Korean population. From July 2015 to December 2017, 200 randomly selected Korean Farmers Cohort study participants were recruited and of these, 169 participants were analyzed. Pesticide exposure was investigated using a standardized questionnaire, and the Korean-Montreal Cognitive Assessment (K-MoCA) was conducted. Cognitive decline was more frequent among those directly exposed to pesticides (P = 0.057). Pesticide exposure and cognitive decline were positively correlated in the group with direct exposure versus no exposure (crude odds ratio [OR], 2.66; 95% confidence interval [CI], 1.17-6.04); this relationship was insignificant after adjustment (adjusted OR, 1.50; 95% CI, 0.57-3.92). There was a significant difference in the K-MoCA scores for each group based on pesticide exposure (P = 0.003). When we stratified by age, differences in the K-MoCA scores depending on the degree of pesticide exposure in the those aged 60 to 69 years were identified. Overall, there was a tendency towards an association between pesticide exposure and cognitive decline in rural Korean adult farmers. In our study, chronic pesticide exposure tended to have a greater impact in certain age group (60-69 years) than in those under 60 and over 70.
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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 ».