Association of arsenic exposure and cognitive impairment: A population-based cross-sectional study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The influence of chronic arsenic exposure on cognitive impairment has been explored broadly by previous studies. However, most of them focused mainly on children rather than adults. In addition, in China, studies in this field are not sufficient. To illustrate how long-term arsenic exposure affects cognitive function, we designed a cross-sectional study involving 1556 adults. METHODS: All of them came from three locations around the Realgar Plant. The cognitive function of the participants was evaluated using a Chinese version of the Mini-mental state Examination (MMSE). The participants' internal arsenic exposure status (hair arsenic concentrations) and the external arsenic exposure status (the distance between the participants' location of residence and the Realgar Plant) were measured. RESULTS: Our research revealed that both of hair arsenic concentrations and the prevalence of arsenicosis, two important indexes, were significantly higher in the cognitive-impaired (CI) group than in the cognitive-normal (CN) group (P < 0.05). In addition, distance from the Realgar Plant was positively correlated with the MMSE scores and was negatively correlated with the prevalence of cognitive impairment. Moreover, our results demonstrated that there was a negative correlation between hair arsenic concentrations and MMSE scores. We conducted a two-level Logistic regression analysis and further confirmed that even after adjusting for potential confounding variables, arsenicosis retained a risk factor for cognitive impairment (odds ratio (OR) = 1.84, P < 0.05). CONCLUSIONS: Our results indicated that chronic arsenic exposure could impair adults' cognitive function in a dose-dependent manner. Additionally, arsenicosis could be an independent risk factor for cognitive impairment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».