An Analysis of Cancer causing Substances and its Impact on Prevalence of Cancer Cases among General Population residing along Thamirabharani River Basin – Evidence based research
Notice bibliographique
Résumé
As water quality degradation worsens in many countries, economic growth is stunted, health conditions worsen, food production is reduced, and poverty is exacerbated. The aim is to study the quantified levels of carcinogens in the environment, according to IARC Classification such as Arsenic, Cadmium, Chromium, Nickel, Lead, Nitrite/Nitrate and Phosphates and its correlation with spurts of cancer cases across certain sites that lie along Thamirabharani river basin, Tamil Nadu, India. A Systematic literature review for cross-sectional studies that provided information about the groundwater quality was carried out using six databases, "Researchgate, PubMed, Elsevier science direct, Wiley Online Library, Medline and Springerlink" from 2005 to 2021. TNCRP 2021 was taken as a reference to analyze the percentage of all types of cancer cases reported in the districts that lie along the river basin. Quality assessment was done using Newcastle Ottawa Scale. The results show the presence of high concentration of carcinogens in the groundwater and sediments collected near the industries, agricultural land and municipal sewage yard. The significant association between exceeding of the permissible limit of various heavy metal elements and compounds and percentage of cancer cases at that particular site is established in this study. Oral findings commonly associated with chronic toxicity of carcinogenic heavy metals are listed which serves as an alarming signal to adapt to healthy lifestyle and dietary modifications as required.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».