Follow-Up of Elevated Blood Lead Levels and Sources in a Cohort of Children in Benin
Notice bibliographique
Résumé
Lead exposure is associated with poor cognitive development in children. Very few studies in sub-Saharan Africa (SSA) have studied blood lead levels (BLLs) and non-gasoline sources of exposure in children. Data from a birth cohort in Benin (2011-2013) suggested that 58% of 1-year-old children had BLLs > 50 ug/L. We aimed to investigate the prevalence of elevated BLLs (>50 µg/L and >100 µg /L) among 425 of these children at 6 years of age in 2016-2018 and to compare BLLs between age 1 and 6 years, and study sources of lead at age 6 years. BLLs were analysed by inductively coupled plasma mass spectrometry. Multiple linear regression and quantile regressions were used to study potential sources of lead. The prevalence of BLLs > 50 µg/L in children was 59.5% (Geometric Mean (GM) 56.4 µg/L, 95% CI: 54.1-58.7) at 6 years of age compared to 54.8% (GM 56.5 µg/L, 95% CI: 53.4-59.6) at 1 year of age. The prevalence of children with BLLs > 100 µg/L decreased from 14.4% at 1 year of age to 8.2% at 6 years of age. After adjustment for all other covariates, consumption of peanuts more than once per month was significantly associated with a 22.0% (95% CI: 4.6, 42.5) increment in BLLs at age 6 years compared with no consumption. Consumption of bushmeat killed by lead bullets at age 6 years was associated with an increase in the higher percentiles of BLLs (P75) compared with the absence of this source. Other potential sources of lead associated with BLLs with marginal significance were consumption of rice, paternal occupational exposure, and the presence of activity with the potential use of lead. This prospective cohort confirms the persistently high prevalence of elevated BLLs in children residing in a rural region in the south of Benin, as well as the presence of multiple and continuous sources of lead. These results highlight the need for prevention programs to reduce and eliminate lead exposure in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».