An examination of acrylamide and cadmium as possible mediators of the association between cigarette smoking and chronic musculoskeletal pain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Chronic musculoskeletal pain (CMP) causes significant health loss worldwide and is one of the major public health issues of our time. Cigarette smoking is an independent risk factor of CMP. The present study examined the potential mediating role of 2 subproducts of cigarette smoke, acrylamide and cadmium, individually and combined, on the association between cigarette smoking and CMP, using the Inverse Odds Ratio Weighting (IORW) method. Analyses were conducted on data from 3670 adults who participated to National Health and Nutrition Examination Surveys 2003 to 2004. When smoking was measured with serum cotinine levels, there was an association of moderate and heavy smoking {adjusted Odds Ratio [aOR] >30 ng/mL = 1.99 (95% confidence interval [CI]: 1.44-2.74)} with CMP, but no association between light smoking and CMP (aOR 1-30 ng/mL = 1.17 [95% CI: 0.75-1.80]) as compared to nonsmoking. Small indirect effects were identified through acrylamide (aOR = 1.24 [95% CI: 0.96-1.61]) and cadmium (aOR = 1.56 [95% CI: 0.92-2.63]) only among moderate and heavy smokers. When both biomarkers were considered together, their indirect effect was larger (aOR = 2.07 [95% CI: 1.32-3.23]). These results suggest that the association between cigarette smoking and CMP is mediated by acrylamide and cadmium and that these substances, also present in food and the environment, may serve as biomarkers of CMP.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».