Association between aluminum in drinking water and incident Alzheimer’s disease in the Canadian Study of Health and Aging cohort
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological evidence linking aluminum in drinking water and Alzheimer's disease (AD) has been inconsistent, with previous studies often limited by small sample sizes. The present study addresses this issue using data from the Canadian Study of Health and Aging (CSHA), a prospective cohort of 10,263 subjects followed-up from 1991-1992 through 2001-2002. Participants' residential histories were linked to municipal drinking water sources in 35 Canadian municipalities to obtain ecologic pH, aluminum, fluoride, iron and silica concentrations in drinking water. Cox proportional hazards models were used to examine associations between aluminum and incident AD [Hazard Ratios (HRs), 95% confidence intervals (CIs)], adjusting for age, gender, history of stroke, education, and high blood pressure. A total of 240 incident AD cases were identified during follow-up of 3, 638 subjects derived from the CSHA cohort with complete data on all covariates. With categorical aluminum measurements, there was an increasing, but not statistically significant, exposure-response relationship (HR = 1.34, 95% CI 0.88-2.04, in the highest aluminum exposure category; p = 0.13 for linear trend). Similar results were observed using continuous aluminum measurements (HR=1.21, 95% CI 0.97-1.52, at the interquartile range of 333.8 μg/L; p = 0.09 for linear trend). In a subsample genotyped for ApoE-ε4, there was some evidence of an association between aluminum and AD (p = 0.03 for linear trend). Although a clear association between aluminum in drinking water and AD was not found, the linear trend observed in ApoE-ε4 subsample warrants further examination.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».