Health risk assessment of arsenic exposure among the residents in Ndilǫ, Dettah, and Yellowknife, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
There are concerns in Yellowknife, Northwest Territories, Canada, about arsenic exposure due to past mining operations, particularly the former Giant Mine. The objective of this study was to characterize the risk of arsenic exposure and associated risk factors among the local residents. Arsenic (As) and its species were quantified in urine (n = 1966) using inductively coupled mass spectrometry. Children in the study were found to have significantly higher (p < 0.05) urinary inorganic-related As (uiAs) concentrations than children in the general Canadian population, as well as adults in the study. Additionally, uiAs concentrations in children, particularly those above the 95th percentile, are above the Biomonitoring Equivalents (BE) levels that are associated with dermal effects, vascular problems and cancer risks. Multiple linear regression results showed that market seafood (fish and shellfish) and rice consumption frequency were significantly positively associated with uiAs. Specific to children, drinking lake water was positively associated with uiAs. Specific to adults, consumption of local mushrooms and berries were significantly positively associated with uiAs while there was a significant negative association with age, smoking and recreational water activities. The risk factors identified in this research can be used for public health education to lower arsenic intake. Overall, these results support the need for an ongoing monitoring program.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».