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Enregistrement W2963211967 · doi:10.1016/j.mex.2019.07.008

Evaluation of carcinogenic risks related to nitrate exposure in drinking water in Iran

2019· article· en· W2963211967 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Darvishmotevalli, Maryam Moradnia, Mohammad Noorisepehr, Ali Fatehizadeh, Saeid Fadaei, Hamed Mohammadi, Mehdi Salari, Hamzeh Ali Jamali, Seyede Shahrbanoo Daniali

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Educational Research AssociationStudent Research Committee, Tabriz University of Medical SciencesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésNitrateCarcinogenEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental healthChemistryMedicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrate is one of the most important contaminants that can release into the environment predominantly as a result of anthropogenic processes. Excessive intake of nitrates may increase the risk of certain types of cancer. The aim of this study was to investigate the concentration of nitrate in drinking water and its health to people in Iran. This cross-sectional study has performed in 2019. Nitrate concentrations in drinking water supplies were obtained from peer-reviewed publications. Monte Carlo stimulations and mathematical models were used to determine the excess cancer risk. Risk level for assessing the carcinogen risk was 10−5 (1 per 100,000 persons). Nitrate concentrations and cancer risk related to nitrate were classified by GIS software. According to the obtained results, the drinking water supplies of Tehran, Mashhad (Khorasan Razavi), Zahedan (Sistan and Baluchestan), Shiraz (Fars), Qom, Ardabil and Ahwaz (Khuzestan) have higher nitrate concentrations than the limit recommended by WHO and Institute of Standards and industrial Research of Iran (ISIRI). The estimated cancer risks for the provinces of Tehran, Mashhad (Khorasan Razavi), Zahedan (Sistan and Baluchestan), Shiraz (Fars), Qom, Ardabil and Ahwaz (Khuzestan) were in the no negligible range set by the Health Canada and WHO. The majority of Iran provinces that have impermissible level of nitrate in drinking water supplies had a significant association between cancer prevalence and nitrate exposure. The findings demonstrated that carcinogen risk values of nitrate exposure through drinking water was 0.001%. Results showed that Tehran, Mashhad (Khorasan Razavi), Zahedan (Sistan and Baluchestan), Shiraz (Fars), Qom, Ardabil and Ahwaz (Khuzestan) are more exposed to additional cancer risk related to nitrosamine. The results of this study is considered as the comprehensive report that indicate the association between gastrointestinal cancer and nitrate exposure through drinking water.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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