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Enregistrement W4395039474 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.14197

Abstract 14197: Industrial Developmental Toxicant Emissions and Congenital Heart Disease in Urban and Rural Alberta, Canada

2015· article· en· W4395039474 sur OpenAlexaffabout
Deliwe P. Ngwezi, Lisa K. Hornberger, Jesús Serrano-Lomelin, Deborah Fruitman, Álvaro Osornio-Vargas

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineToxicantHeart diseaseEnvironmental healthDiseaseCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We have previously demonstrated a downward temporal association between mixtures of organic solvents released into air from industrial sources and congenital heart disease (CHD) in Alberta. Hypothesis: In the current study we hypothesized that the downward temporal associations between developmental toxicants (DTs) and CHD would have a different industrial sector participation in the urban and rural areas of Alberta. Methods: We extracted yearly emissions of DTs (tonnes) from Canada’s National Pollutant Release Inventory as released to air between 2003-2010. We identified at the postal code level, all CHD cases born between 2004-2011 through our provincial-wide echocardiography database. We calculated yearly urban and rural CHD crude rates. Urban and rural were defined according to Forward Sortation Areas. Principal Component Analysis was undertaken to reduce the dimensionality of the number of DTs and the yearly solution was applied to rural and urban areas to test correlations with corresponding yearly CHD rates. Results: Three principal components (PCs) were identified: PC1 consisted of a mixture of organics and gases, PC2 consisted of a mixture of organics only and PC3 consisted of metals. There were strong positive correlations between CHD rates and urban PC1 emissions from mining and manufacturing, (r=0.76, p=0.03; 0.74, p=0.04); whereas in rural areas, PC1 emissions from mining and utilities and PC2 emissions from mining and manufacturing were associated with rates of CHD, (r=0.71, p=0.05; r=0.74, p=0.04 and r=0.86, p=0.01; r=0.74, p=0.04, respectively). PC3 showed no positive correlations (Table 1). Conclusions: CHD rates are consistently strongly correlated with mixtures of organic compounds and gases, with different patterns of chemicals and sectors involved in the urban and rural settings. This provides an opportunity to further investigate spatial correlations between DTs and CHD rates at a higher resolution scale.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,207 · 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

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Publié2015
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Résumé présentoui

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