Relationship between Metal Exposures, Dietary Macronutrient Intake, and Blood Glucose Levels of Informal Electronic Waste Recyclers in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
While metal exposures are generally high among informal electronic waste (e-waste) recyclers, the joint effect of metals and dietary macronutrients on their metabolic health is unknown. Therefore, we investigated the relationship between metal exposures, dietary macronutrients intake, and blood glucose levels of e-waste recyclers at Agbogbloshie using dietary information (48-h recall survey), blood metals (Pb & Cd), and HbA1C levels of 151 participants (100 e-waste recyclers and 51 controls from the Accra, Ghana) in March 2017. A linear regression model was used to estimate the joint relationship between metal exposures, dietary macronutrient intake, and blood glucose levels. Except for dietary proteins, both groups had macronutrient deficiencies. Diabetes prevalence was significantly higher among controls. Saturated fat, OMEGA-3, and cholesterol intake were associated with significant increases in blood glucose levels of recyclers. In a joint model, while 1 mg of cholesterol consumed was associated with a 0.7% increase in blood glucose, 1 g/L of Pb was found to significantly increase blood glucose levels by 0.9% among recyclers. Although the dietary consumption of cholesterol and fat was not high, it is still possible that exposure to Pb and Cd may still increase the risk of diabetes among both e-waste recyclers and the general population.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».