MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399420659 · doi:10.1016/j.fct.2024.114806

Contamination of trace, non-essential/heavy metals in nutraceuticals/dietary supplements: A chemometric modelling approach and evaluation of human health risk upon dietary exposure

2024· article· en· W4399420659 sur OpenAlexaff
Misbah Naz, Mahmood Ahmed, Fatima Aftab, Maryam Ahmad Ali, Mudassar Sanaullah, Waqar Ahmad, Atekah Hazzaa Alshammari, Khuram Khalid, Tanveer A. Wani, Seema Zargar

Notice bibliographique

RevueFood and Chemical Toxicology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésNutraceuticalHeavy metalsHuman healthContaminationEnvironmental healthFood scienceDietary supplementHealth riskTRACE (psycholinguistics)Risk assessmentEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMedicineChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 .

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations30
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood and Chemical ToxicologyMême sujetHeavy Metals in PlantsTravaux en français237 207