Biomonitoring of exposure to metals and metalloids using toenail and fingernail sampling in individuals from artisanal gold mining areas in Mali
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Notice bibliographique
Résumé
Artisanal gold mining can release metallic elements in the environment that can result in occupational and environmental exposures. This pilot study aimed to assess exposure to metals and metalloids from fingernail and toenail samples in artisanal gold mine workers, inhabitants of a mining and non-mining village in Mali. As it can be particularly challenging to collect and transport biological samples from remote areas, nail sample collection was tested as a potential choice for multielement biomonitoring. A convenience sampling of 315 individuals was performed equally distributed in each location group (105 per location) and stratified by populational group (male adults, female adults, and people <18 years). Toenail and fingernail samples were collected from each participant and twenty-one elements (aluminum (Al), arsenic (As), barium (Ba), beryllium (Be), cadmium (Cd), chromium (Cr), cobalt (Co), copper (Cu), gallium (Ga), iron (Fe), lithium (Li), lead (Pb), manganese (Mn), nickel (Ni), selenium (Se), silver (Ag), strontium (Sr), thallium (Th), uranium (u), vanadium (v) and zinc (Zn)) were quantified. Concentrations of 12 elements in fingernails and/or toenails were significantly higher in the mine worker group, in particular As, Co and Cu in both toenails and fingernails. In the mine worker group specifically, As concentrations in both fingernails and toenails were higher in males. Most metals also had a strong positive correlation overall. Both fingernails and toenails appear as interesting biomonitoring matrices for multielement exposure assessment with an impact of different variables, such as mining exposure and sex, on internal levels. The study also highlighted the importance of further human exposure assessment related to artisanal gold mining in Mali, including the identification of other environmental sources of exposure.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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