Blood Metal Levels and Amyotrophic Lateral Sclerosis Risk: A Prospective Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Metals have been suggested as a risk factor for amyotrophic lateral sclerosis (ALS), but only retrospective studies are available to date. We compared metal levels in prospectively collected blood samples from ALS patients and controls, to explore whether metals are associated with ALS mortality. METHODS: A nested ALS case-control study was conducted within the prospective EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition) cohort. Cases were identified through death certificates. We analyzed metal levels in erythrocyte samples obtained at recruitment, as a biomarker for metal exposure from any source. Arsenic, cadmium, copper, lead, manganese, mercury, selenium, and zinc concentrations were measured by inductively coupled plasma-mass spectrometry. To estimate ALS risk, we applied conditional logistic regression models. RESULTS: The study population comprised 107 cases (65% female) and 319 controls matched for age, sex, and study center. Median time between blood collection and ALS death was 8 years (range = 1-15). Comparing the highest with the lowest tertile, cadmium (odds ratio [OR] = 2.04, 95% confidence interval [CI] = 1.08-3.87) and lead (OR = 1.89, 95% CI = 0.97-3.67) concentrations suggest associations with increased ALS risk. Zinc was associated with a decreased risk (OR = 0.50, 95% CI = 0.27-0.94). Associations for cadmium and lead remained when limiting analyses to noncurrent smokers. INTERPRETATION: This is the first study to compare metal levels before disease onset, minimizing reverse causation. The observed associations suggest that cadmium, lead, and zinc may play a role in ALS etiology. Cadmium and lead possibly act as intermediates on the pathway from smoking to ALS. ANN NEUROL 20209999:n/a-n/a.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».