Effects of Heavy Metal Toxicity on Anxiety Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several heavy metals are found naturally in the earth crust and are exploited for various industrial and economic purposes. Among these heavy metals, a few have impact on the human body. Though some of these metals only have effect on human physiology in high doses, others such as cadmium, mercury, lead, chromium, silver, and arsenic have delirious effects in the body even in minute quantities, causing acute and chronic toxicities in human. Anxiety is a common psychiatric disorder among men and women. Occasional anxiety may be a normal a part of life. However, people with anxiety disorders frequently have intense, excessive and persistent worry and fear about everyday situations. Often, anxiety disorders involve repeated episodes of sudden feelings of intense anxiety and fear or terror that reach a peak within minutes (panic attacks). This study examined a major environmental risk factor of anxiety disorder and how the adverse impact of anxiety disorder could be ameliorated using zinc and vitamin E. Methods: Animals used for the researched were grouped into four. Group 1 represents control group; Group 2 represents animals exposed a heavy metal (CaCl2); Group 3 represents animals exposed to CaCl2 and then treated with zinc; and Group 4 represents animals exposed to CaCl2 and then treated vit E. Results: Results showed that exposure to heavy metals (CaCl2 in particular) causes severe anxiety disorders. Results also showed zinc and vit E have the capacity to ameliorate anxiety disorder caused by heavy metals. Conclusion: The human body should be adequately protected as man interacts with heavy metals to prevent anxiety disorder, and where a patient becomes a victim of the disorder, zinc and vit E could be used to manage the case.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».