Contamination of trace, non-essential/heavy metals in nutraceuticals/dietary supplements: A chemometric modelling approach and evaluation of human health risk upon dietary exposure
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Across the world, nutraceuticals/dietary supplements are commonly consumed without medical supervision, and believing these products are harmless to health. However, these products may contain trace (TMs) and non-essential/heavy metals (nHMs) as contaminants at levels higher than the recommended daily allowance (RDA), which can be hazardous to human health. Consequently, it is crucial to assess the levels of these metals to ensure the safety of these products. This study aimed to analyze the concentration of TMs (Mn, Cu and Zn) and nHMs (Al, Cr, Ni, Cd and Pb) in nutraceuticals/dietary supplements. Metal analysis was conducted using inductively coupled plasma–optical emission spectrometry (ICP-OES). Multivariate and bivariate analysis including principle component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA) and Pearson correlation coefficient (PCC) were applied to understand inter-metal association and sources of these metals. Concentration ranges for TMs were found as, Mn (0.2–4.3 mg/kg), Cu (0.11–2.54 mg/kg), and Zn (0.1–22.66 mg/kg) while the nHMs concentration ranges were: Al (0.046–3.336 mg/kg), Cr (0.11–1.63 mg/kg), Ni (0.18–0.72 mg/kg), Cd (0.04–0.92 mg/kg), and Pb (0.18–1.08 mg/kg). The levels of tolerable dietary intake (TDI) for Cr and Ni, and the provisional tolerable monthly intake (PTMI) limit for Cd, exceeded the values set by the World Health Organization (WHO) and the European Food Safety Authority (EFSA). The estimation of the target hazard quotient (THQ <1), hazard index (HI < 1) and cumulative cancer risk (CCR <1 ✕ 10 −3 ) indicated no significant non-carcinogenic and carcinogenic health risks associated with consuming these products. Therefore, the primary recommendation from this study is to use the nutraceuticals/dietary supplements should be under the supervision of dietitian .
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle