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Enregistrement W4415828576 · doi:10.1016/j.ijheh.2025.114703

Determinants of human hair mercury, blood mercury, blood selenium, and plasma omega-3 fatty acid levels within northern Canada

2025· article· en· W4415828576 sur OpenAlexafffundabout
Sara Packull-McCormick, Mylène Ratelle, Mallory Drysdale, Michael M. Borghese, Michèle Bouchard, Ken D. Stark, Mary Gamberg, Heidi K. Swanson, Kelly Skinner, Brian Laird

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hygiene and Environmental Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensYukon Health and Social ServicesYukon UniversityUniversité de MontréalUniversity of WaterlooHealth Canada
Organismes subventionnairesDehcho First NationsGlobal Water FuturesNorthern Contaminants ProgramNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooHealth CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiomonitoringBiomarkerDocosahexaenoic acidEicosapentaenoic acidMercury (programming language)MERCURY EXPOSUREWhole bloodWaterfowl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address community concerns within northern Canada, human biomonitoring projects measured concentrations of environmental contaminants and nutrients in human biological samples from the Dehcho and Sahtú regions of the Northwest Territories and Old Crow, Yukon. Hair and blood samples were analyzed for total mercury, blood was analyzed for selenium, and plasma was analyzed for eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA). Demographic and dietary characteristics associated with concentrations of these biomarkers, within and between the northern Canadian regions sampled, were assessed. Spearman correlations between biomarker concentrations were calculated, geometric mean biomarker concentrations were compared across strata of participant characteristics (stratified by region), and associations were further examined in multivariable models. Participant age and consumption of at least one species of fish and waterfowl were associated with mercury (adjusted R 2 = 0.26 for hair mercury) and EPA + DHA (adjusted R 2 = 0.33) biomarker concentrations in the final models. Region and consumption of several fish species as well as caribou livers and kidneys were associated with blood selenium concentrations in the final model (adjusted R 2 = 0.32). Mercury and EPA + DHA biomarker concentrations were moderately/strongly correlated across all three regions (r s = 0.36 to 0.65) while correlations with selenium were inconsistent (r s = 0.04 to 0.28). These findings provide information on the demographic/dietary factors that may be associated with mercury, selenium, and EPA + DHA biomarker concentrations in the northern study regions and highlight the need to consider the nutritional benefits of traditional foods while seeking to understand and reduce the risks of contaminant exposure. • Human biomonitoring was conducted in northern First Nations within Canada. • Biomarkers in: hair (mercury), whole blood (selenium, mercury), plasma (EPA + DHA). • Concentrations of total mercury, selenium, and EPA + DHA were correlated. • Several dietary/demographic variables were associated with biomarker concentrations. • Findings support the community-partnered environmental monitoring of contaminants.

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)0,000
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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