Arsenic Induced Gallbladder Cancer Risk in Eastern Part of Indo-Gangetic Plains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundIn recent times Gallbladder cancer (GBC) incidences increased many folds in India. Majority of GBC cases are being reported from arsenic hotspots identified in Bihar. MethodsIn this prospective study volunteers were selected who underwent surgery in our cancer institute. There were 11 control benign gallbladder cases and 28 confirmed gallbladder cancer cases. Their biological samples such as blood, gallbladder tissue, gallbladder stone, bile and hair samples were collected for arsenic estimation. Moreover, n=512 gallbladder cancer patients blood samples were evaluated for the presence of arsenic to understand exposure level in the population. ResultsA significantly high arsenic concentration (p<0.05) was detected in the blood samples, gallbladder tissue, gallstones, bile and hair samples in comparison to the control group. Moreover, n=512 blood samples of GBC patients had significantly very high arsenic concentration. ConclusionsThe study shows very high arsenic concentration observed in the blood, gallbladder tissue, gallbladder stone, bile and hair samples in GBC cases in comparison to the benign control cases indicates the correlation between chronic arsenic exposure and gallbladder cancer incidences in eastern Indo-Gangetic plains region. The study also makes an attempt to establish the likely correlation/association between arsenic exposure and gallbladder cancer disease.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».