Diagnosis of manganism and manganese neurotoxicity: A workshop report
Notice bibliographique
Résumé
With declining exposures to manganese (Mn) in occupational settings, there is a need for more sensitive exposure assessments and clinical diagnostic criteria for manganism and Mn neurotoxicity. To address this issue, a workshop was held on November 12-13, 2020, with international experts on Mn toxicity. The workshop discussions focused on the history of the diagnostic criteria for manganism, including those developed by the Institut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail (IRSST) in Quebec in 2005 and criteria developed by the Chinese government in 2002 and updated in 2006; the utility of biomarkers of exposure; recent developments in magnetic resonance imaging (MRI) for assessing Mn accumulation in the brain and diagnosing manganism; and potential future applications of metabolomics. The suggestions of the participants for updating manganism diagnostic criteria included the consideration of: i) A history of previous occupational and environmental exposure to Mn; ii) relevant clinical symptoms such as dystonia; iii) MRI imaging to document Mn accumulation in the neural tissues, including the basal ganglia; and iv) criteria for the differential diagnosis of manganism and other neurological conditions. Important research gaps include the characterization of Mn exposure and other co-exposures, exploration of the roles of different brain regions with MRI, understanding the complexity of metal ion transporters involved in Mn homeostasis, and a need for information on other neurotransmitter systems and brain regions underlying the pathophysiology of manganism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».