Urinary Concentrations of Metals and Metalloids in Malaysian Adults
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to environmental pollutants in humans can be conducted through direct measurement of biological media such as blood, urine or hair. Assessment studies of metals and metalloids in Malaysia is very scarce although cross-sectional nationwide human biomonitoring surveys have been established by the USA, Canada, Germany, Spain, France, and Korea. This study aims to assess urinary metal levels namely cadmium (Cd), nickel (Ni), lead (Pb) and arsenic (As) among Malaysian adults. This was a cross-sectional study involving 1440 adults between the age of 18 and 88 years old. After excluding those with 24 h urine samples of less than 500 ml, urine creatinine levels < 0.3 or > 3.0 g/L and those who refuse to participate in the study, a total of 817 respondents were included for analysis. A questionnaire with socio-demographic information such as age, gender, occupation, ethnic, academic qualification and medical history was administered to the respondents. Twenty-four-hour urine samples were collected in a container before being transported at 4 °C to the laboratory. Samples were then aliquoted into 15 ml tubes and kept at - 80 °C until further analysis. Urine was diluted ten-fold with ultrapure water, filtered and analysed for metals and metalloids using Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS). The geometric mean of urinary As, Ni, Cd and Pb concentrations among adults in Malaysia was 48.21, 4.37, 0.32, and 0.80 µg/L, respectively. Males showed significantly higher urinary metal concentrations compared to females for As, Cd and Pb except for Ni. Those who resided in rural areas exhibited significantly higher As, Cd and Pb urinary concentrations than those who resided in urban areas. As there are no nationwide data on urinary metals, findings from this study could be used to identify high exposure groups, thus enabling policy makers to improve public health strategically.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».