Exposure to Pesticides and Welding Hastens the Age-at-Onset of Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The age-at-onset (AAO) of Parkinson's disease (PD) is thought to be influenced by environmental factors and polygenic predispositions. Professional exposures to pesticides and toxic metals were shown to be associated with an earlier onset in small sample studies. AIM OF STUDY: The aim of this study was to confirm the association between professional exposures to pesticides and toxic metals and the AAO of PD, on a larger cohort of patients, defined with a clinic-based ascertainment scheme. METHODS: We used an incident cohort of 290 patients recruited through three designated movement disorder clinics in the province of Quebec, Canada. Patients completed a detailed questionnaire regarding professional exposures to pesticides and toxic metals. We compared the AAO in patients without prior professional exposure (N = 170) and those with exposure to pesticides (N = 53) or toxic metals through welding (N = 30). We further subdivided patients exposed to pesticides according to the frequency and proximity of their contacts. RESULTS: Patients with prior exposure to pesticides (AAO = 54.74 years) or toxic metals (54.27 years) had a significantly earlier AAO compared to the control group (59.26 years) (p = 0.003). In those exposed to pesticides, closer (p = 0.03) and more frequent (p = 0.02) contacts were negatively correlated with AAO. CONCLUSION: Exposure to pesticides and toxic metals were both associated with an earlier onset of PD, an effect that was greater with higher levels of exposure, both in terms of frequency and proximity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».