Biomarkers of environmental manganese exposure
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a critical review on biomarkers of environmental manganese (Mn) exposure to answer the following questions: 1) are there reliable biomarkers of internal Mn exposure (Mn in biological matrices) associated with external metrics of Mn exposure (Mn in environmental media)? and 2) are there accurate reference values (RVs) for Mn in biological matrices? Three bibliographic databases were searched for relevant references and identified references were screened by two independent reviewers. Of the 6342 unique references identified, 86 articles were retained for data abstraction. Our analysis of currently available evidence suggests that Mn levels in blood and urine are not useful biomarkers of Mn exposure in non-occupational settings. The strength of the association between Mn in environmental media and saliva was variable. Findings regarding the utility of hair Mn as a biomarker of environmental Mn exposure are inconsistent. Measurements of Mn in teeth are technically challenging and findings on Mn in tooth components are scarce. In non-occupationally exposed individuals, bone Mn measurements using in vivo neutron activation analysis (IVNAA) are associated with large uncertainties. Findings suggest that Mn in nails may reflect Mn in environmental media and discriminate between groups of individuals exposed to different environmental Mn levels, although more research is needed. Currently, there is no strong evidence for any biological matrix as a valid biomarker of Mn exposure in non-occupational settings. Because of methodological limitations in studies aimed at derivation of RVs for Mn in biological materials, accurate RVs are scarce.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».