MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392776341 · doi:10.5194/egusphere-egu24-15515

Comparing the strontium isotope signatures of human urinary stones, drinking waters and environmental matrices: A first case study from Italy

2024· preprint· en· W4392776341 sur OpenAlexaff
Francesco Izzo, Alessio Langella, Di Renzo Valeria, Massimo D’Antonio, Tranfa Piergiorgio, David Wîdory, Salzano Luigi, Chiara Germinario, Grifa Celestino, Ettore Varricchio

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrontiumIsotopes of strontiumEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urolithiasis is a rather common pathology among the adult population and the biominerals it produces, i.e., urinary stones, may represent a potential proxy to characterize the environmental matrices that surrounded patients before being diagnosed. The objective of the present investigation (recently published in Izzo et al., 2024) was to use 87Sr/86Sr, a peculiar geochemical tracer routinely used for interpreting geological processes, to correlate the characteristics of patients’ urolith and their lifestyle habits, trying to identify correlations with direct or indirect contacts with their geological and environmental surroundings (water, soil, rock, etc.). Analyzed samples consisted of 21 kidney and bladder stones that were collected at the Department of Urology of the San Pio Hospital (Benevento, Italy) from patients living in Campania Region admitted between 2018 and 2020. Investigation was also extended to a vital food for humans such as water. Local tap waters and bottle waters (38 samples) from totally different Italian areas were here analyzed in order to highlight if and how different geological and hydrogeological settings could influence their Sr isotope ratio characterizing the connections existing between humans and their surrounding environment.The 87Sr/86Sr ratios of uroliths ranged from 0.70761 for an uricite sample to 0.70997 for a weddellite one and seem to be partly discriminated based on the mineralogy. The comparison with the isotope characteristics of Italian drinking waters shows a general overlap in 87Sr/86Sr with the biominerals. However, on a smaller geographic area (Campania Region), we observe small 87Sr/86Sr differences between the biominerals and local waters. This may be explained by external Sr inputs for example from agriculture practices, inhaled aerosols (i.e., particulate matter), animal manure and sewage, non-regional foods. Nevertheless, biominerals of patients that stated to drink and eat local water/wines and foods every day exhibited a narrower 87Sr/86Sr range roughly matching the typical isotope ratios of local geological materials and waters, as well as those of archaeological biominerals from the same area. This preliminary study evidences how the strontium isotope ratio of urinary stones records that of the patient's surrounding environmental matrices, although further investigations will be necessary to confirm this hypothesis. Izzo F., Di Renzo V., Langella A., D’Antonio M., Tranfa P., Widory D., Salzano L., Germinario C., Grifa C., Varricchio E., Mercurio M. (2024) Investigating strontium isotope linkage between biominerals (uroliths), drinking water and environmental matrices. Environmental Pollution, https://doi.org/10.1016/j.envpol.2024.123316

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIsotope Analysis in Ecology→Travaux en français237 207→