Polarography Can Successfully Quantify Heavy Metals in Dentistry
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Due to the nutritional and behavioral patterns of children, their teeth can be a good indicator of heavy metal uptake from over the years. To determine the amount of Zn, Cu, Cd, and Pb accumulated in the body, primary teeth of children in Zanjan, Iran, were examined with a polarography device. Materials and Methods: Samples were collected from dentistry clinics of Zanjan, Iran, and were prepared for acid digestion, and then were analyzed by a polarography device for determining the concentration of lead, copper, zinc, and cadmium. Results: Data were analyzed by a t-independent test to compare different groups (p < 0.05). Based on the results obtained from this study, the mean concentrations of zinc, lead, copper, and cadmium were 245, 7.66, 5.33, and 0.0879 µg/g, respectively, which shows that the amount of each of the four elements was more than the amounts that have been reported for different countries. The results showed no significant difference between age, tooth type, and jaw groups. Conclusions: We conclude that primary teeth are an important biological indicator to evaluate the concentration of heavy elements in the human body. The high concentrations of these elements in the primary teeth analyzed in this study could be attributed to the high concentrations of these elements in the environment of Zanjan.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».