The impact of metals on cognitive impairment in the elderly and the mediating role of oxidative stress: A cross-sectional study in Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment (CI) is a prodrome of many neurodegenerative diseases with complex and unclear pathogenesis. Metal exposure has been found to be associated with CI, but existing population studies are scarce and have the limitations of single outcome and ignoring mixed exposures. This cross-sectional study was conducted in Shanghai, China, enrolling 836 seniors aged over 60 years to investigate the relationship between combined metal exposure (Lead (Pb), cadmium (Cd), and mercury (Hg)) and CI in the elderly and the mediating effect of oxidative stress . It was found that there were significant differences in urinary Pb, Cd, Hg and blood Pb levels between the CI and normal groups. Urinary Pb and Cd levels were significantly negatively correlated with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, amyloid β 42 (Aβ 42 ) , and Aβ 42/40 , while urinary Cd, Hg and blood Hg were significantly positively correlated with phosphorylated tau protein (P-tau). Weighted quantile sum (WQS) regression indicated that combined metal exposure had a more significant effect on CI than individual exposure. Mediation modeling revealed that plasma superoxide dismutase (SOD) was involved in the effects of urinary Cd on Aβ 42/40 and P-tau, with mediation effects accounting for 20 % of the total effect. This study emphasized the combined exposure to metals, and the results can help to properly understand the association between mixed metals exposure and CI in the elderly, as well as provide population data and theoretical basis for identifying early environmental risk factors and discovering potential mechanisms of CI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».