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Enregistrement W4392660992 · doi:10.1016/j.ekir.2024.03.002

Sex-Specific Association of Ambient Temperature With Urine Biomarkers in Southwest Coastal Bangladesh

2024· article· en· W4392660992 sur OpenAlexaff
Hoimonty Mazumder, Momenul Haque Mondol, Mahbubur Rahman, Rizwana Khan, Solaiman Doza, Leanne Unicomb, Farjana Jahan, Ayesha Mukhopadhyay, Konstantinos C. Makris, Alberto J. Caban‐Martinez, Romaina Iqbal, Faruk Ahmed, Lota Creencia, Mohammad Shamsudduha, Fawaz Mzayek, Chunrong Jia, Hongmei Zhang, Anwar Musah, Lora E. Fleming, Xichen Mou, Csaba P. Kövesdy, Matthew O. Gribble, Abu Mohd Naser

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshWellcome Trust
Mots-clésMedicineUrineAssociation (psychology)Environmental healthPhysiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Men are vulnerable to ambient heat-related kidney disease burden, but limited evidence exists on how vulnerable women are when exposed to high ambient heat. We evaluated the sex-specific association between ambient temperature and urine electrolytes (concentration and 24-hour excretion), and 24-hour urine total protein, and volume. Methods We pooled a longitudinal data of 1,175 participants' concentration and 24-hour excretion of urine electrolytes and other biomarkers (24-hour urine total protein and volume) (5624 person-visits) collected in southwest coastal Bangladesh (Khulna, Satkhira, and Mongla districts) during November 2016 - April 2017. We then spatiotemporally linked ambient temperature data from local weather stations to participants' health outcomes. For evaluating the relationships between average ambient temperature and urine electrolytes and other biomarkers, we plotted confounder-adjusted restricted cubic spline (RCS) plots using participant-, household-, and community-level random intercepts. We then used piece-wise linear mixed-effects models for different ambient temperature segments determined by inflection points in RCS plots and reported the maximum likelihood estimates and cluster robust standard errors. By applying interaction terms for sex and ambient temperature, we determined the overall significance using the Wald test. Bonferroni correction was used for multiple comparisons. Results The RCS plots demonstrated non-linear associations between ambient heat and urine biomarkers for males and females. Piecewise linear mixed-effects models suggested sex did not modify the relationship of ambient temperature with any of the urine parameters after Bonferroni correction (p-value <0.004). Conclusion Our findings suggest that women are as susceptible to the effects of high ambient temperature exposure as men.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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