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Enregistrement W4415549349 · doi:10.1681/asn.202528aj3z51

Associations Between Toxic Metal Exposure and Childhood Nephrotic Syndrome

2025· article· en· W4415549349 sur OpenAlexaffabout
Cal Robinson, Nowrin F. Aman, Josefina Brooke, Vaneet Dhillon, Christoph Licht, Ashlene McKay, Rachel Pearl, Chia Wei Teoh, Jovanka Vasilevska‐Ristovska, Rulan S. Parekh

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensWomen's College HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrotic syndromeKidney diseaseToxicityEl Niño

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute mercury toxicity can cause nephrotic syndrome in children and adults. It is unknown if chronic exposure to toxic metals is a risk factor for childhood nephrotic syndrome. Our aims were to evaluate the association of toxic metal exposure and longitudinal outcomes among children with nephrotic syndrome. Methods: We analyzed data from INSIGHT, a prospective childhood nephrotic syndrome cohort. We included children (1-18 years) with nephrotic syndrome diagnosed from 2001-2019 from the Greater Toronto Area, Canada. Toenail clippings were collected and tested for total mercury, copper, arsenic, selenium, cadmium, tin, and lead concentrations. We evaluated associations between individual and mixed metal concentrations and relapse rate, steroid resistance, frequent relapses, and steroid-sparing medication use. Results: Nails were analyzed from 298 children with nephrotic syndrome. Median age at diagnosis was 4 years (IQR 3-6), 183 (63%) were male, 104 (36%) were South Asian, and 17 (6%) were steroid resistant. Less than 1% had elevated nail mercury and 10% had other elevated metal concentrations. None had metal concentrations in a potentially toxic range. There were no significant associations between nail mercury concentration and nephrotic syndrome relapses (RR 1.05, 95%CI 0.96-1.14), steroid resistance (OR 0.90, 95%CI 0.59-1.32), frequent relapses or steroid dependence (OR 1.01, 95%CI 0.83-1.24), or steroid-sparing medication use (OR 1.12, 95%CI 0.92-1.35). Concentrations of other individual or combined metals were also not associated with outcomes. Conclusion: High exposure to mercury and other toxic heavy metals is rare among children with nephrotic syndrome. Findings suggest that chronic exposure to toxic heavy metals is not associated with nephrotic syndrome outcomes.Figure. Correlation between nail mercury concentration and relapse rate

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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