Exploring the association between two groups of metals with potentially opposing renal effects and renal function in middle-aged and older adults: Evidence from an explainable machine learning method.

Chen, Haoran; Wang, Min; Li, Jiao

Chen, Haoran; Wang, Min; Li, Jiao.

Afiliação

Chen H; Institute of Medical Information/Library, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100020, China.
Wang M; Institute of Medical Information/Library, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100020, China.
Li J; Institute of Medical Information/Library, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100020, China. Electronic address: li.jiao@imicams.ac.cn.

Ecotoxicol Environ Saf ; 269: 115812, 2024 Jan 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-38091680

Assuntos

Arsênio; Mercúrio; Metais Pesados; Insuficiência Renal Crônica; Selênio; Pessoa de Meia-Idade; Humanos; Idoso; Arsênio/análise; Inquéritos Nutricionais; Cádmio/toxicidade; Cádmio/análise; Manganês/toxicidade; Manganês/análise; Selênio/análise; Exposição Ambiental/análise; Teorema de Bayes; Metais; Rim/química; Aprendizado de Máquina; Mercúrio/toxicidade; Mercúrio/análise; Insuficiência Renal Crônica/induzido quimicamente; Insuficiência Renal Crônica/epidemiologia; Metais Pesados/toxicidade; Metais Pesados/análise

Palavras-chave

Chronic kidney disease; Explainable machine learning; Metal mixtures; Multiply statistical methods

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Arsênio / Selênio / Metais Pesados / Insuficiência Renal Crônica / Mercúrio Idioma: En Revista: Ecotoxicol Environ Saf Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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