Health risks of potentially toxic metals in cereal-based breakfast meals in the Kumasi Metropolis, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal exposure through cereal-based breakfasts was studied in humans of varied ages (infants, toddlers, children, adolescents, adults, and the elderly) to assess the potential health risks metals in food pose to consumers. The total concentrations of As (0.59–0.69 mg/kg), Cd (1.27–1.41 mg/kg), Cr (4.66–9.85 mg/kg), Mn (8.26–9.73 mg/kg), Ni (5.01–5.81 mg/kg) and Pb (0.83–0.92 mg/kg) were all higher than the regulatory limits for metals in cereal-based foods. Metal concentrations assessed via in-vitro bioaccessibility extracts were below the detection limits. Toxicity indices of As, Cd, Cr, Ni, and Pb were above their respective WHO-permissible tolerable daily intake for all age groups, implying possible health risks due to over-exposure to metals. While the hazard quotients for Cr and Mn among the age groups were less than 1, those for Cd and Ni were greater than 1. There was no public health concern for cancer risk associated with oral exposure to Pb among the various age groups. However, the estimated cancer risk of Cd (185.4 × 10–3) and As (9.2 × 10–3) was greater than the de minimus (10–6), suggesting a public health concern among various age groups. The study found a significant level of metal contaminants in cereal-based foods, which can potentially pose health risks to consumers who consume them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».