Characterizing Important Dietary Exposure Sources of Perfluoroalkyl Acids in Inuit Youth and Adults in Nunavik Using a Feature Selection Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have identified the consumption of country foods (hunted/harvested foods from the land) as the primary exposure source of perfluoroalkyl acids (PFAA) in Arctic communities. However, identifying the specific foods associated with PFAA exposures is complicated due to correlation between country foods that are commonly consumed together. METHODS: ). Adaptive elastic net, a machine learning technique, identified the most important food items for predicting PFAA biomarker levels while accounting for the correlation among the food items. We used generalized linear regression models to quantify the association between the most predictive food items and six plasma PFAA biomarker levels. The estimates were converted to percent changes in a specific PFAA biomarker level per standard deviation increase in the consumption of a food item. Models were also stratified by food type (market or country foods). RESULTS: was also associated with higher concentrations of perfluorohexanesulphonic acid (PFHxS) and perfluorononanoic acid (PFNA), albeit with lower percentage changes. PFHxS, perfluorooctanoic acid (PFOA), and PFNA followed some similar patterns, with higher levels associated with frequent consumption of ptarmigan [6.1% (95% CI: 3.2%, 9.0%); 5.1% (95% CI: 1.1%, 9.1%); 5.4% (95% CI: 1.8%, 9.0%)]. Among market foods, frequent consumption of processed meat and popcorn was consistently associated with lower PFAA exposure. CONCLUSIONS: , and ptarmigan. Our results support policies regulating PFAA production and use to limit the contamination of Arctic species through long-range transport. https://doi.org/10.1289/EHP13556.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».