Abstract 4362463: Association between Toxic Metals exposure and Apolipoprotein among the USA population: A mixture Analysis from 2013-2016
Notice bibliographique
Résumé
Background: Toxic metals have been associated with a variety of chronic diseases. Apolipoprotein B (ApoB) is a marker of cardiovascular risk influenced by environmental metal exposures. However, prior studies often evaluated these exposures individually without accounting for their potential combined effects. This study examined the association between individual and combined toxic metal exposure and ApoB levels among the U.S. population. Methods: We analyzed data from the 2013–2016 National Health and Nutrition Examination Survey, aged ≥12 years. Information on demographics, lifestyle factors, and biomarkers is collected. Blood concentrations of lead (µg/dL), cadmium(µg/L), mercury(µg/L), selenium(µg/L), and manganese (µg/L) are measured. ApoB levels, the primary outcome, are assessed via blood samples. Linear regression models estimate associations between individual metals and ApoB levels, both unadjusted and adjusted for covariates. Weighted Quantile Sum (WQS) regression is applied to examine the effect of metal mixtures on ApoB. Results: We included 5,867 participants with the mean (SD) concentration of ApoB 87.69 (26.06). Averaged blood concentrations are lead 1.20 µg/dL, cadmium 0.44 µg/L, mercury 1.47 µg/L, selenium 196.03 µg/L, and manganese 10.41 µg/L. Each 1 µg/L increase in blood cadmium was associated with a 4.41 mg/dL increase in ApoB (95% CI: 2.70, 6.11). Blood lead was also significantly associated with 1.06 mg/dL increase in ApoB (β = 1.06; 95% CI: 0.261, 1.86), as was blood mercury 1.08 mg/dL increase in ApoB (β = 1.08; 95% CI: 0.65, 1.52), and selenium 0.127 mg/dL increase in ApoB (β = 0.127; 95% CI: 0.085, 0.169). Blood manganese was not significantly associated with ApoB in either unadjusted or adjusted models. In the WQS mixture analysis, per quantile increase in combined metal, ApoB levels increase by 8.40 units (Estimate = 8.40, 95% CI: 6.59–10.20). Within the mixture, the height contributors were blood selenium (32%), lead (29%), and mercury (19%), suggesting these metals play a dominant role in influencing ApoB levels. Conclusions: Toxic metal exposures, particularly to selenium, lead, and mercury, are positively associated with increased ApoB levels in the U.S. population, both individually and as part of a mixture. These findings highlight the importance of accounting for co-exposures to environmental metals in cardiovascular risk assessment and underscore the need for further longitudinal research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».