Multiple Metals Exposures amongst Community Residents in the Cadmium-Contaminated Mae Sot District, Thailand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cadmium exposures in the Mae Sot District of Thailand are amongst the highest worldwide. Cadmium occurs as a byproduct of zinc mining in the region and is spread across the region via anthropogenic activities such as agriculture, and thus contamination of local waterways, soils and produce is ubiquitous. In addition to cadmium, zinc mining can be associated with a number of other potentially toxic elements. There exists some data to suggest that other elements contaminate the Mae Sot ecosystem, yet human exposures have yet to be established. The objective of the current study was to increase understanding of human exposures to multiple metals in the Mae Sot District. Based on a study involving 7,697 participants surveyed in 2004, here we focused on subset of 50 participants who were selected as part of a study focused on exposures, health outcomes (focus: renal), and epigenetics. Blood and urine were collected, and analyzed for 15 elements via ICPMS. As expected urinary cadmium (median: 5.0 ug/L; interquartile range: 2.7-13.8) and blood cadmium (3.5, 2.0-5.8 ug/L) were higher than reference range values and also significantly correlated (r=0.76). A number of other elements were also found at concentrations deemed to exceed background levels, and these included urinary arsenic (63.6, 35.6-105.2 ug/L), copper (33.1, 17.9-56.8 ug/L), and zinc (923.8, 631.8-1,947). Overall these results document that residents in the Mae Sot District of Thailand are not only exposed to cadmium, but to elevated levels of several other potentially toxic elements. Future work is needed to understand how exposures to other elements, along
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle