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Enregistrement W3162079184 · doi:10.2196/15864

Health Impacts of Perchlorate and Pesticide Exposure: Protocol for Community-Engaged Research to Evaluate Environmental Toxicants in a US Border Community

2021· article· en· W3162079184 sur OpenAlexvenueno aff
Robert T. Trotter, Julie A. Baldwin, C. Loren Buck, Mark Remiker, Amanda Aguirre, Trudie Milner, Emma Torres, Frank A. von Hippel

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemical Analysis and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Environmental Health SciencesNorthern Arizona University
Mots-clésEnvironmental healthCommunity healthHealth equityHealth careSocial determinants of healthBusinessPublic healthMedicineGeographyPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Northern Arizona University (NAU) Center for Health Equity Research (CHER) is conducting community-engaged health research involving "environmental scans" in Yuma County in collaboration with community health stakeholders, including the Yuma Regional Medical Center (YRMC), Regional Center for Border Health, Inc. (RCBH), Campesinos Sin Fronteras (CSF), Yuma County Public Health District, and government agencies and nongovernmental organizations (NGOs) working on border health issues. The purpose of these efforts is to address community-generated environmental health hazards identified through ongoing coalitions among NAU, and local health care and research institutions. OBJECTIVE: We are undertaking joint community/university efforts to examine human exposures to perchlorate and agricultural pesticides. This project also includes the parallel development of a new animal model for investigating the mechanisms of toxicity following a "one health" approach. The ultimate goal of this community-engaged effort is to develop interventions to reduce exposures and health impacts of contaminants in Yuma populations. METHODS: All participants completed the informed consent process, which included information on the purpose of the study, a request for access to health histories and medical records, and interviews. The interview included questions related to (1) demographics, (2) social determinants of health, (3) health screening, (4) occupational and environmental exposures to perchlorate and pesticides, and (5) access to health services. Each participant provided a hair sample for quantifying the metals used in pesticides, urine sample for perchlorate quantification, and blood sample for endocrine assays. Modeling will examine the relationships between the concentrations of contaminants and hormones, demographics and social determinants of health, and health status of the study population, including health markers known to be impacted by perchlorate and pesticides. RESULTS: We recruited 323 adults residing in Yuma County during a 1-year pilot/feasibility study. Among these, 147 residents were patients from either YRMC or RCBH with a primary diagnosis of thyroid disease, including hyperthyroidism, hypothyroidism, thyroid cancer, or goiter. The remaining 176 participants were from the general population but with no history of thyroid disorder. The pilot study confirmed the feasibility of using the identified community-engaged protocol to recruit, consent, and collect data from a difficult-to-access, vulnerable population. The demographics of the pilot study population and positive feedback on the success of the community-engaged approach indicate that the project can be scaled up to a broader study with replicable population health findings. CONCLUSIONS: Using a community-engaged approach, the research protocol provided substantial evidence regarding the effectiveness of designing and implementing culturally relevant recruitment and dissemination processes that combine laboratory findings and public health information. Future findings will elucidate the mechanisms of toxicity and the population health effects of the contaminants of concern, as well as provide a new animal model to develop precision medicine capabilities for the population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15864.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,006
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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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