Urinary Concentrations of Metals and Metalloids in Malaysian Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle