MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411454737 · doi:10.1038/s41370-025-00784-0

Probing sources of strontium exposure in pregnant individuals living near unconventional oil and gas wells using urinary 87Sr/86Sr isotope ratios

2025· article· en· W4411454737 sur OpenAlexafffund
Karel Gédéon Houessionon, Bruna Saar de Almeida, David Wîdory, Michèle Bouchard, Vikki Ho, Coreen Daley, Élyse Caron-Beaudoin, Delphine Bosson-Rieutort, Marc-André Verner

Notice bibliographique

RevueJournal of Exposure Science & Environmental Epidemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUrineIntraclass correlationStrontiumPopulationUrinary systemIsotopes of strontiumChemistryEnvironmental chemistryMineralogyAnimal scienceMedicineInternal medicineEnvironmental healthChromatographyBiologyReproducibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In the Exposures in the Peace River Valley (EXPERIVA) study, pregnant individuals living in a region of natural gas exploitation had higher biological concentrations of certain trace elements, including strontium (Sr), than the general population. However, sources remained unidentified. Objectives To measure urinary 87 Sr/ 86 Sr isotope ratio in EXPERIVA participants, assess its reliability, and explore how its variance fluctuates based on Sr concentrations in biological (urine, hair, nails) and environmental (tap water) samples, as well as the density/proximity of unconventional oil and gas wells around participants’ residence. Methods Participants provided urine daily over seven consecutive days. We measured 87 Sr/ 86 Sr in each urine sample from 7 participants and in pooled daily samples for all 75 participants. We used serial measurements to determine the intraclass correlation coefficient (ICC). We calculated the density/proximity of unconventional oil and gas wells around participants’ homes using inverse distance weighting (IDW). We assessed the variance of urinary 87 Sr/ 86 Sr based on Sr concentrations in biological/environmental samples and IDW through visual inspection and Levene’s test. We also performed unsupervised clustering to explore whether certain characteristics of the participants may be associated with a specific 87 Sr/ 86 Sr signature. Results Urinary 87 Sr/ 86 Sr ranged from 0.70798 to 0.71437. The ICC was 0.797 (95% CI: 0.574–0.953), indicating moderate to excellent reliability. Increasing Sr concentrations in hair were marginally associated with a decrease in urinary 87 Sr/ 86 Sr variance ( p = 0.066). A similar but less consistent association was observed with increasing IDW. We observed no association between Sr concentrations in water and variance in urinary 87 Sr/ 86 Sr. No clear pattern was found using unsupervised clustering. Impact To our knowledge, this study is the first to explore the use of urinary 87 Sr/ 86 Sr isotope ratios to investigate sources of Sr exposure. Results are consistent with the hypothesis that a predominant source contributes to Sr exposure in most exposed EXPERIVA participants, but the contribution of unconventional oil and gas wells around participants’ residences remains unclear. Findings should be considered as exploratory given the many limitations of this study. Our effort will hopefully benefit future studies aimed at identifying the sources of exposure in human populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Exposure Science & Environmental EpidemiologyMême sujetRadioactive contamination and transferTravaux en français237 207