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Enregistrement W4386913431 · doi:10.1021/envhealth.3c00090

Effects of Dietary Intake of Arsenosugars and Other Organic Arsenic Species on Studies of Arsenic Methylation Efficiency in Humans

2023· review· en· W4386913431 sur OpenAlexafffund
Tetiana Davydiuk, Jeffrey Tao, Xiufen Lu, X. Chris Le

Notice bibliographique

RevueEnvironment & Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Health
Mots-clésArsenicMethylationUrineChemistryEnvironmental chemistryInorganic arsenicBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive research has used dimethylarsinic acid (DMA) in urine as a marker of arsenic methylation. The premise is that humans methylate inorganic arsenicals to monomethylarsonic acid (MMA) and DMA and excrete these arsenic species into the urine. However, DMA in urine not only comes from the methylation of inorganic arsenic but also could be a result of metabolism of other arsenic species, such as arsenosugars and arsenolipids. Most environmental health and epidemiological studies of arsenic methylation might have overlooked confounding factors that contribute to DMA in urine. Here we critically evaluate reported studies that used methylation indexes, concentration ratios of methylated arsenicals, or the percentage of DMA in urine as markers of arsenic methylation efficiency. Dietary intake of arsenosugars potentially confounds the calculation and interpretation of the arsenic methylation efficiencies. Many studies have not considered incidental dietary intake of arsenosugars, arsenolipids, and other organic arsenic species. Future studies should consider the dietary intake of diverse arsenic species and their potential effect on the urinary concentrations of DMA.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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