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Enregistrement W3171811410 · doi:10.3390/ijerph18126203

Urinary Fluoride Levels among Canadians with and without Community Water Fluoridation

2021· article· en· W3171811410 sur OpenAlexaffabout
Julia Riddell, Ashley J. Malin, Hugh McCague, David B. Flora, Christine Till

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorideEnvironmental healthWater fluoridationMedicineTap waterDemographyPopulationEthnic groupBody mass indexNational Health and Nutrition Examination SurveyBiomonitoringChemistryEnvironmental chemistryInternal medicineEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drinking water is a major source of dietary fluoride intake in communities with water fluoridation. We examined the association between urinary fluoride adjusted for specific gravity (UFSG) and tap water fluoride levels, by age and sex, among individuals living in Canada. Participants included 1629 individuals aged 3 to 79 years from Cycle 3 (2012–2013) of the Canadian Health Measures Survey. We used multiple linear regression to estimate unique associations of tap water fluoride levels, age, sex, ethnicity, body mass index (BMI), use of fluoride-containing dental products, smoking in the home, and tea consumption with UFSG. UFSG concentration was significantly higher among participants who received fluoridated drinking water (mean = 1.06 mg/L, standard deviation = 0.83) than among those who did not (M = 0.58 mg/L, SD = 0.47), p < 0.01. UFSG increased over adulthood (ages 19 to 79). Higher UFSG concentration was associated with being female, tea drinking, and smoking in the home. In conclusion, community water fluoridation is a major source of contemporary fluoride exposure for Canadians. Lifestyle factors including tea consumption, as well as demographic variables such as age and sex, also predict urinary fluoride level, and are therefore important factors when interpreting population-based fluoride biomonitoring data.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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