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Enregistrement W4375945623 · doi:10.32920/22782692

Complex contaminant mixtures and their associations with intima-media thickness

2023· preprint· en· W4375945623 sur OpenAlexafffundabout
Eric N. Liberda, Aleksandra M. Zuk, Leonard J. S. Tsuji

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute of Indigenous Peoples' HealthNiskamoon CorporationCree Board of Health and Social Services of James Bay
Mots-clésIndigenousEffect modificationIntima-media thicknessPrincipal component analysisChemistryMedicineInternal medicineEnvironmental chemistryBiologyMathematicsCarotid arteries

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><strong>Background</strong></p> <p>The burden of cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality is higher among Indigenous persons, who also experience greater health disparities when compared to non-Indigenous Canadians, particularly in remote regions of Canada. Assessment of carotid intima-media thickness (cIMT), a noninvasive screening tool and can be used as biomarker to assess increased CVD risk. Few studies have examined environmental contaminant body burden and its association with cIMT.</p> <p><strong>Methods</strong></p> <p>Data from the Environment-and-Health Study in the <em>Eeyou Istchee</em> territory of northern Québec, Canada was used to assess complex body burden mixtures of POPs, metals and metalloids among (<em>n</em> = 535) Indigenous people between 15 and 87 years of age with cIMT. First, Principal Component Analysis (PCA) was used to reduce the complexity of the contaminant data. Second, based on the underlying PCA profiles from the biological data, we examined each of the prominent principal component (PC) axes on cIMT using multivariable linear regression models. Lastly, based on these PC axes, cIMT was also regressed on summed (Σ) organic compound concentrations, polychlorinated biphenyl, perfluorinated compounds, respectively, ∑10 OCs, ∑13 PCBs, ∑3PFCs, and nickel.</p> <p><strong>Results</strong></p> <p>Most organochlorines and PFCs loaded primarily on PC-1 (53% variation). Nickel, selenium, and cadmium were found to load on PC-5. Carotid-IMT was significantly associated with PC-1 <em>β</em> = 0.004 (95 % <em>CI</em> 0.001, 0.007), and PC-5 <em>β</em> = 0.013 (95 % <em>CI</em> 0.002, 0.023). However, the association appears to be greater for PC-5, accounting for 3% of the variation, and mostly represented by nickel. Results show that that both nickel, and ∑3PFCs were similarly associated with cIMT <em>β</em> = 0.001 (95 % <em>CI</em> 0.0003, 0.003), and <em>β</em> = 0.001 (95 % <em>CI</em> 0.0004, 0.002), respectively. But ∑10OCs was significantly associated with a slightly greater <em>β</em> = 0.004 (95 % <em>CI</em> 0.001, 0.007) cIMT change, though with less precision. Lastly, ∑13PCBs also increased <em>β</em> = 0.002 (95 % <em>CI</em> 0.0004, 0.003) cIMT after fully adjusting for covariates.</p> <p><strong>Conclusion</strong></p> <p>Our results suggest that environmental contaminants are associated with cIMT. This is important for the Cree from the <em>Eeyou Istchee</em> territory who may experience higher body burdens of contaminants than non-Indigenous Canadians.</p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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