Sex-Specific Association of Ambient Temperature With Urine Biomarkers in Southwest Coastal Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».