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Enregistrement W3106265964 · doi:10.1016/j.ijheh.2020.113665

Long-term time trend of lead exposure in young German adults – Evaluation of more than 35 Years of data of the German Environmental Specimen Bank

2020· article· en· W3106265964 sur OpenAlexfundno aff
Dominik Lermen, Till Weber, Thomas Göen, Martina Bartel-Steinbach, Frederik Gwinner, Sabine Mueller, André Conrad, Maria Rüther, Hagen von Briesen, Marike Kolossa‐Gehring

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hygiene and Environmental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety CommissionBundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit
Mots-clésBiomonitoringGermanEnvironmental healthLead exposureLead poisoningLead pollutionMedicineLead (geology)Environmental medicineToxicologyEnvironmental protectionPublic healthGeographyPollutionBiologyEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead is a ubiquitous pollutant with well-known effects on human health. As there is no lower toxicological threshold for lead in blood and since data gaps on lead exposure still exist in many European countries, HBM data on lead is of high importance. To address this, the European Human Biomonitoring Initiative HBM4EU classified lead as a priority substance. The German Environmental Specimen Bank (German ESB) has monitored lead exposure since more than 35 years. Using data from the early 1980s to 2019 we reveal and discuss long-term trends in blood lead levels (BLLs) and current internal exposure of young adults in Germany. BLLs in young adults decreased substantially in the investigated period. As results from the ESB sampling site Muenster demonstrate, the geometric mean of BLLs of young adults decreased from 1981 (78,7 μg/L) to 2019 (10.4 μg/L) by about 87%. Trends in human exposure closely correlate with air lead levels (ALLs) provided by the European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP). Hence, the decrease of BLLs largely reflects the drop in air lead pollution. Known associations of sex, smoking, alcohol consumption, and housing situation with BLLs are confirmed with data of the German ESB. Although internal lead exposure in Germany decreased substantially, the situation might be different in other European countries. Since 2010, BLLs of young adults in Germany levelled out at approximately 10 μg/L. The toxicity of lead even at low levels is known to cause adverse health effects especially in children following exposure of the child or the mother during pregnancy. To identify current exposure sources and to minimize future lead exposure, continuous monitoring of lead intake and exposure levels is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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