Trace Element Concentrations of Arsenic and Selenium in Toenails and Risk of Prostate Cancer among Pesticide Applicators
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is a common cancer among males in the US, but little is known about its risk factors, including trace elements. The primary aim of this study was to examine prostate cancer and its association with arsenic and selenium in toenails. We conducted a small, nested case-control study of men residing in Iowa within the Agricultural Health Study cohort, where we also collected toenail samples to test for arsenic and other trace elements. Toenail samples were sent for neutron activation analysis aimed at long-lived trace elements, including arsenic. Logistic regression was used to estimate odds ratios (ORs) for trace element exposures and prostate cancer. A total of 66 prostate cancer cases and 173 healthy controls returned questionnaires, over 99% of which included toenail samples. An increased risk was seen for the highest levels of arsenic (OR = 3.4 confidence interval (CI) of 1.3-8.6 and OR = 2.2, 95% CI of 0.9-5.6) and the highest level of selenium (2.0, 95% CI of 1.0-4.0). These data also show detectable levels of over 50% for 14 of 22 elements detected in the toenails. The association seen here with arsenic and prostate cancer further supports ecological studies finding an association with community levels of arsenic and prostate cancer incidence and mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».