Association of the interaction between occupational hazard factors and IL-1β gene polymorphism with cognitive function in electrolytic aluminum workers
Notice bibliographique
Résumé
Background Various occupational hazards in the electrolytic aluminum environment have been linked to cognitive decline. However, the interactive effects of these hazards and genetic factors on cognitive function remain unclear. Objective This study aimed to identify the primary occupational hazards, examine their interaction with IL-1β gene polymorphisms in relation to cognitive function. Methods A cross-sectional study was conducted in June 2024 at an electrolytic aluminum company in China, involving 478 male workers. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment. Calculate the cumulative exposure dose of harmful factors such as aluminum dust. Additionally, IL-1β gene polymorphisms (rs1143627, rs1143643, rs16944, rs3917356) and serum protein levels were analyzed. The associations between environmental exposure, genetic factors, and cognitive function were examined using multivariate stepwise linear regression, restricted cubic splines, generalized linear models, and hierarchical analysis. Covariance analysis and independent sample t-tests were employed to assess the potential mediating effect of peripheral blood IL-1β levels. Results Cumulative exposure to aluminum dust was significantly associated with cognitive decline (β = −0.18, 95% CI: 0.27, −0.10), and the relationship was linear. Compared to the wild genotype, individuals carrying rs1143627 G/G, rs1143643 C/C, and rs16944 A/A exhibited significantly lower cognitive scores (P < 0.01), whereas rs3917356 C/T and T/T conferred a protective effect (P < 0.01). The model was adjusted for age, body mass index, and cumulative aluminum dust exposure. The genetic effect associated with IL-1β was more pronounced in individuals with high aluminum exposure (>2.37 mg/m3 × year). IL-1β serum protein levels showed no significant association with cognitive function (P > 0.05). Conclusion Cumulative exposure to aluminum dust is a key risk factor for cognitive decline. IL-1β polymorphisms influence susceptibility, with the effect becoming more pronounced under high aluminum exposure. However, peripheral blood IL-1β levels do not mediate this association with cognitive decline.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».