The evolution of symptoms of nervous system dysfunction in a First Nation community with a history of mercury exposure: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the 1960's, mercury (Hg) contamination of the aquatic environment of Asubpeeschoseewagong Anishinabek (Grassy Narrows First Nation) territories has impacted the community members' traditions, culture, livelihood, diet and health. Despite decreasing Hg exposure over time, a recent study suggested that long-term exposure contributed to later-life symptom clusters of nervous system dysfunction. Here, the objective was to evaluate, 5 years later, the prevalence and progression of these symptoms and examine the contribution of long-term, past Hg exposure. METHODS: The symptom questionnaire, applied in the 2016/17 Grassy Narrows Community Health Assessment (GN-CHA) (Time 1), was re-administered in the 2021/22 Niibin study (Time 2). A total of 85 adults (median age: 47y; range: 29-75y) responded at both times. Paired statistics were used to test the differences (Time 2 - Time 1) in self-reported symptom frequencies. The symptom clustering algorithm, derived from the entire study group of the GN-CHA (n = 391), which had yielded 6 clusters, was applied at Time 1 and 2. Equivalent hair Hg measurements (HHg) between 1970 and 1997 were used in Longitudinal Mixed Effects Models (LMEM), with a sub-group with ≥ 10 repeated HHg mesurements (age > 40y), to examine its associations with symptom cluster scores and their progression. RESULTS: For most symptoms, paired analyses (Time 2 - Time 1) showed a significant increase in persons reporting " very often" or "all the time", and in the mean Likert scores for younger and older participants (< and ≥ 50y). The increase in cluster scores was not associated with age or sex, except for sensory impairment where a greater increase in symptom frequency was observed for younger persons. LMEM showed that, for the sub-group, long-term past Hg exposure was associated with most cluster scores at both times, and importantly, for all clusters, with their rate of increase over time (Time 2 - Time 1). CONCLUSIONS: The persistence of reported symptoms and their increase in frequency over the short 5-year period underline the need for adequate health care services. Results of the sub-group of persons > 40y, whose HHg reflects exposure over the 28-year sampling period, suggest that there may be a progressive impact of Hg on nervous system dysfunction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».