Effect of occupational aluminum exposure on cognitive function among informal aluminum foundry industry workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Occupational exposure to aluminum can potentially cause health problems for workers in the aluminum foundry industry, which might associate with cognitive impairment. However, studies in the informal aluminum foundry industry are still very limited. This study aimed to determine the relationship between aluminum exposure and cognitive impairment in informal aluminum foundry workers. Methods: This study used a cross sectional design with logistic regression analysis. Seventy-nine workers in the informal aluminum foundry industry participated in this study. Aluminum in urine was measured using Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS). Cognitive function was measured using the Montreal Cognitive Assessment-Indonesian version (MoCA-Ina) instrument. Results: A total of 69.6% of the subjects experienced cognitive impairment. There was a statistically significant relationship between urinary aluminum levels and cognitive impairment. Multivariate logistic regression analysis showed that urinary aluminum levels (adjusted odds ratio (aOR) = 6.550; 95% confidence interval (CI) = 1.281-33.499) and length of education (aOR = 16.885; 95% CI = 2.042 – 139.604) were associated with cognitive impairment, with cut-off value set at 45.985 µg/L. Other results showed that workers with less than 7 years of formal education have a 16.885 times higher risk of experiencing cognitive impairment. Conclusion: Workers with urinary aluminum levels ≥45.985µg/L and formal education fewer than 7 years have a higher risk of having cognitive impairment. Regular bio-monitoring of workers' urinary aluminum levels and adequate aluminum exposure control efforts are needed to prevent cognitive impairment in informal aluminum foundry workers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».