Serum selenium levels and asthma among seafood processing workers in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Selenium levels in the Inuit population of Greenland have been declining during the last decades. The association between Selenium and asthma has been investigated previously, but with conflicting results. The objective was to measure human serum Se (s-Se) in Greenlandic seafood processing workers, to compare with levels recorded in previous decades and to establish if s-Se is associated with asthma or lung function. Data, including questionnaire answers, spirometry, skin-prick test and s-Se from 324 seafood processing workers in Greenland were collected during 2016–2017. Mean s-Se values were compared by t-test and one-way ANOVA. Associations between s-Se and asthma, symptoms from the lower airways at work and lung function were assessed using linear regression. The mean s-Se was 96.2 µg/L. S-Se was higher among non-smokers and workers living in settlements. Workers with asthma did not have s-Se levels significantly different from those of non-asthmatics. We found a positive association between s-Se levels and FEV1 values. Selenium levels appear to continue declining in Greenland, presumably because of a more Westernised lifestyle. The health effects of declining Selenium levels remain unclear. We did not establish an association between s-Se and asthma, but we did record a positive association between s-Se and FEV1.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».