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Enregistrement W4320498011 · doi:10.1016/j.envres.2023.115491

Characterizing variability in total mercury hair:blood ratio in the general Canadian population

2023· article· en· W4320498011 sur OpenAlexafffundabout
Kavita Singh, Scott R. Blechinger, Luc G. Pelletier, S. Karthikeyan, Annie St-Amand, Eric N. Liberda, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMercury (programming language)PopulationUrinePhysiologyHair analysisMedicineInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: The body burden of mercury in humans can be measured through hair or blood biomarkers. To compare results from different studies, it is often required to convert mercury in hair to an equivalent level in blood, using a default hair:blood ratio of 250:1 by the World Health Organization (WHO). However, the actual ratio may vary within and between populations. The objectives of this study were to analyze the hair:blood mercury ratio in the general Canadian population, explore factors associated with higher/lower ratios, and determine if the standard ratio of 250:1 is supported. METHODS: The Canadian Health Measures Survey (CHMS) Cycle 5 (2016-2017) measured total mercury (THg) in both hair and blood of 1168 participants 20-59 years of age. We calculated geometric mean (GM) concentrations of THg for this entire sample and subgroups. The subgroups included biological sex, women of childbearing age, race, hair treatments, categories of blood and hair selenium, urinary arsenobetaine/arsenocholine, categories of blood and hair mercury, and food consumption. We calculated a hair:blood ratio for each participant and determined population-level ratios from the GMs of the distributions. Differences by subgroups, and agreement with the WHO ratio of 250:1, were tested. The combined effect of factors on the THg hair:blood ratio was explored using staged regression analysis. RESULTS: For participants with paired hair and blood mercury measurements, the GM of the hair:blood THg ratio was 293 (95%CI:273-316), and significantly >250. In women of childbearing age, the ratio did not differ from 250. The GMs of the ratio were higher (i.e.>300) for second tertile blood selenium (365, 95%CI:307-433), third and fourth quartiles hair mercury (347, 95%CI:308-390 and 376, 95%CI:336-422), and consumers of shellfish (338, 95%CI:308-371). Shellfish consumption was the only statistically significant factor associated with the hair:blood ratio as identified in the regression model. CONCLUSIONS: The mean hair:blood THg ratio among Canadians generally exceeded the default ratio of 250:1. Higher ratios were observed in certain subgroups, such as seafood consumers, and shellfish consumption was the most important variable associated with the ratio. Our results suggest that population-specific hair:blood THg ratios be considered, if possible, when converting mercury levels from hair to blood to better characterize the variation around the conversion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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