Associations between water exposure and the development of amyotrophic lateral sclerosis: a matched case-control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have hinted at an association between water exposure and the development of ALS. However, proximity measures to these water sources have been limited to questionnaires or large buffers due to a lack of fine geospatial measures. They also do not distinguish the various classes of hydrographic features. Thus, we created a robust database to investigate the association between proximity to water bodies at place of residence and the development of ALS. METHODS: A matched (sex and year of birth) case-control study was conducted in New Brunswick, Canada from January 2003 to February 2021. Study population included 304 ALS patients and 1207 controls with their historical postal codes linked to spatial proximity datasets and air pollution index indicators (proxy measures for contamination by run-off). RESULTS: Odds of ALS were not significantly associated with proximity to water bodies, even within a 250 m buffer from place of residence (Oceans: 1.10, 0.60-2.00 [95% CI], Reservoirs/Ponds/Lakes: 1.24, 0.47-3.30 [95% CI]). As for interaction models investigating proximity to potentially contaminated water bodies, none of the final fitted models observed an association between proximity to water bodies with indicators of potential run-off sources and the development of ALS. CONCLUSIONS: No significant association between proximity to water bodies at place of residence and the development of ALS were observed in the current study. Future studies should consider taking direct measurements of water quality or utilize geomaps of spraying activities and cyanobacteria blooms alongside proximity measures. Household water quality is another avenue to explore, particularly well water use.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».