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Enregistrement W4303696346 · doi:10.3390/ijerph191912768

Relationship between Metal Exposures, Dietary Macronutrient Intake, and Blood Glucose Levels of Informal Electronic Waste Recyclers in Ghana

2022· article· en· W4303696346 sur OpenAlexafffund
Fayizatu Dawud, Sylvia Akpene Takyi, John Arko‐Mensah, Niladri Basu, Godfred Egbi, Ebenezer Ofori-Attah, Serwaa Akoto Bawua, Julius N. Fobil

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésElectronic wasteEnvironmental healthFood scienceMedicineToxicologyWaste managementChemistryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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