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Enregistrement W4415793432 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4362463

Abstract 4362463: Association between Toxic Metals exposure and Apolipoprotein among the USA population: A mixture Analysis from 2013-2016

2025· article· en· W4415793432 sur OpenAlexaff
Rezaul Karim Ripon, Srikanth Sola, Narayana Prasad, Mayra Volquez, Satish C. Govind, Sujata Saunik

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApolipoprotein BCadmiumSeleniumMercury (programming language)ManganeseNational Health and Nutrition Examination Survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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
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