Associations with Blood Lead and Urinary Cadmium Concentrations in Relation to Mortality in the US Population: A Causal Survival Analysis with G-Computation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using the parametric g-formula, we estimated the 27-year risk of all-cause and specific causes of mortality under different potential interventions for blood lead (BLLs) and urinary cadmium (UCd) levels. We used data on 14,311 adults aged ≥20 years enrolled in the NHANES-III between 1988 and 1994 and followed up through 31 Dec 31 2015. Time and cause of death were determined from the National Death Index records. We used the parametric g-formula with pooled logistic regression models to estimate the relative and absolute risk of all-cause, cardiovascular, and cancer mortality under different potential threshold interventions for BLLs and UCd concentrations. Median follow-up was 22.5 years. A total of 5167 (36%) participants died by the end of the study, including 1550 from cardiovascular diseases and 1135 from cancer. Increases in BLLs and creatinine-corrected UCd levels from the 5th to the 95th percentiles were associated with risk differences of 4.17% (1.54 to 8.77) and 6.22% (4.51 to 12.00) for all-cause mortality, 1.52% (0.09 to 3.74) and 1.06% (-0.57 to 3.50) for cardiovascular disease mortality, and 1.32% (-0.09 to 3.67) and 0.64% (-0.98 to 2.80) for cancer mortality, respectively. Interventions to reduce historical exposures to lead and cadmium may have prevented premature deaths, especially from cardiovascular disease.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle