Water Manganese Exposure and Children’s Intellectual Function in Araihazar, Bangladesh

Exposure to manganese via inhalation has long been known to elicit neurotoxicity in adults, but little is known about possible consequences of exposure via drinking water. In this study, we report results of a cross-sectional investigation of intellectual function in 142 10-year-old children in Araihazar, Bangladesh, who had been consuming tube-well water with an average concentration of 793 μg Mn/L and 3 μg arsenic/L. Children and mothers came to our field clinic, where children received a medical examination in which weight, height, and head circumference were measured. Children’s intellectual function was assessed on tests drawn from the Wechsler Intelligence Scale for Children, version III, by summing weighted items across domains to create Verbal, Performance, and Full-Scale raw scores. Children provided urine specimens for measuring urinary As and creatinine and were asked to provide blood samples for measuring blood lead, As, Mn, and hemoglobin concentrations. After adjustment for sociodemographic covariates, water Mn was associated with reduced Full-Scale, Performance, and Verbal raw scores, in a dose–response fashion; the low level of As in water had no effect. In the United States, roughly 6% of domestic household wells have Mn concentrations that exceed 300 μg Mn/L, the current U.S. Environmental Protection Agency lifetime health advisory level. We conclude that in both Bangladesh and the United States, some children are at risk for Mn-induced neurotoxicity

Water Arsenic Exposure and Intellectual Function in 6-Year-Old Children in Araihazar, Bangladesh

BACKGROUND: We recently reported results of a cross-sectional investigation of intellectual function in 10-year-olds in Bangladesh, who had been exposed to arsenic from drinking water in their home wells. OBJECTIVES: We present results of a similar investigation of 301 randomly selected 6-year-olds whose parents participated in our ongoing prospective study of the health effects of As exposure in 12,000 residents of Araihazar, Bangladesh. METHODS: Water As and manganese concentrations of tube wells at each home were obtained by surveying all study region wells. Children and mothers were first visited at home, where the quality of home stimulation was measured, and then seen in our field clinic, where children received a medical examination wherein weight, height, and head circumference were assessed. We assessed children’s intellectual function using subtests drawn from the Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence, version III, by summing weighted items across domains to create Verbal, Performance, Processing Speed, and Full-Scale raw scores. Children provided urine specimens for measuring urinary As and were asked to provide blood samples for blood lead measurements. RESULTS: Exposure to As from drinking water was associated with reduced intellectual function before and after adjusting for water Mn, for blood lead levels, and for sociodemographic features known to contribute to intellectual function. With covariate adjustment, water As remained significantly negatively associated with both Performance and Processing Speed raw scores; associations were less strong than in our previously studied 10-year-olds. CONCLUSION: This second cross-sectional study of As exposure expands our concerns about As neurotoxicity to a younger age group

A cross-sectional study of well water arsenic and child IQ in Maine schoolchildren

Background: In recent studies in Bangladesh and elsewhere, exposure to arsenic (As) via drinking water is negatively associated with performance-related aspects of child intelligence (e.g., Perceptual Reasoning, Working Memory) after adjustment for social factors. Because findings are not easily generalizable to the US, we examine this relation in a US population. Methods: In 272 children in grades 3–5 from three Maine school districts, we examine associations between drinking water As (WAs) and intelligence (WISC-IV). Results: On average, children had resided in their current home for 7.3 years (approximately 75% of their lives). In unadjusted analyses, household well WAs is associated with decreased scores on most WISC-IV Indices. With adjustment for maternal IQ and education, HOME environment, school district and number of siblings, WAs remains significantly negatively associated with Full Scale IQ and Perceptual Reasoning, Working Memory and Verbal Comprehension scores. Compared to those with WAs < 5 μg/L, exposure to WAs ≥ 5 μg/L was associated with reductions of approximately 5–6 points in both Full Scale IQ (p < 0.01) and most Index scores (Perceptual Reasoning, Working Memory, Verbal Comprehension, all p’s < 0.05). Both maternal IQ and education were associated with lower levels of WAs, possibly reflecting behaviors (e.g., water filters, residential choice) limiting exposure. Both WAs and maternal measures were associated with school district. Conclusions: The magnitude of the association between WAs and child IQ raises the possibility that levels of WAs ≥ 5 μg/L, levels that are not uncommon in the United States, pose a threat to child development

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Long-Term Effects of Environmental Lead Exposure on Blood Pressure and Plasma Soluble Cell Adhesion Molecules in Young Adults: A Follow-Up Study of a Prospective Cohort in Kosovo

Background and Aims. Epidemiologic studies examining the relationship between environmental lead (Pb) exposure and blood pressure (BP) generally report small associations between blood lead concentration (BPb) and BP. However, these studies are predominantly cross-sectional. In addition, no epidemiologic studies evaluate associations between either current or past Pb exposure and serum levels of markers of systemic inflammation and endothelial dysfunction, including soluble vascular adhesion molecule (sVCAM-1) and soluble intercellular cell adhesion molecule (sICAM-1). We prospectively investigate these associations later in life. Methods. From our original prospective birth cohort study in Mitrovica (a mining town) and Prishtina (a control town), Kosovo, from 1985 to 1998, we located and assessed BPb and BP in 101 participants (mean age of 24.9 years old) in 2011. Results. We found highly statistically significant association between concurrent BPb and sVCAM-1 in men and a marginally significant association between concurrent PBb and sICAM.-1 in women. We did not find evidence of mediation. Conclusion. Current study results, along with previously reported findings on this cohort, provide evidence for the hypothesis that exposure to Pb leads to small increases in sBP and perhaps to increased circulating levels of sVCAM-1 and sICAM-1 later in life

Long-Term Effects of Environmental Lead on Erythropoietin Production in Young Adults: A Follow-Up Study of a Prospective Cohort in Kosovo

Background and Aims. Epidemiologic cross-sectional studies examining the relationship between environmental lead (Pb) exposure and erythropoietin (EPO) production have reported contrasting results. It is unknown, however, if exposure to Pb earlier in life has an effect on EPO production later in life. Here, using a prospective study, we evaluate the association between prenatal, early childhood, and concurrent Pb exposure and EPO concentration in young adulthood. Methods. From our prospective birth cohort study in Mitrovica (a mining town) and Pristina (a control town), Kosovo, from 1985 to 1998, we located and assessed blood lead concentration (BPb) and serum EPO in 101 participants (mean age 24.9 years) in 2011. We examined the association between BPb and EPO, stratified by hemoglobin (Hgb), and controlling for potential confounders. Results. These results resemble the findings in the original full cohort at 4.5 and 6.5 years of age, at which time we reported that the maintenance of a normal Hgb required increased EPO production among participants exposed to high levels of environmental Pb. In contrast, when the original cohort was 9.5 and 12 years of age, they were no longer capable of hyper-production of EPO in order to maintain normal levels of Hgb, suggestive of cumulative toxicity to the peritubular cells of the kidney that are responsible for EPO synthesis. Conclusion. Our results, along with previously reported findings on this cohort, suggest that a dramatic reduction of Pb exposure may allow for a reversal of the impact that prolonged Pb exposure may have on EPO production

Urine Dilution Correction Methods Utilizing Urine Creatinine or Specific Gravity in Arsenic Analyses: Comparisons to Blood and Water Arsenic in the FACT and FOX Studies in Bangladesh

Urinary As (uAs) is a biomarker of As exposure. Urinary creatinine (uCr) or specific gravity (SG) are used to correct uAs for urine dilution. However, uCr is correlated with As methylation, whereas SG has limitations in individuals with kidney damage. We aimed to evaluate which urine dilution correction methods for uAs most accurately predicted blood As (bAs). We used data from the Folic Acid and Creatine Trial (FACT; N = 541) and Folate and Oxidative Stress (FOX; N = 343) study in Bangladesh. Three linear regression models were assessed using uAs (1) adjusted for uCr or SG as separate covariates, (2) standardized for uCr or SG, i.e., uAs/uCr, and (3) adjusted for residual corrected uCr or SG following adjustment for age, sex and BMI. Median uAs/bAs for FACT and FOX were 114/8.4 and 140/12.3 &micro;g/L. In FACT, two-fold increases in uAs adjusted for uCr or SG were related to 34% and 22% increases in bAs, respectively, with similar patterns in FOX. Across methods, models with uCr consistently had lower AIC values than SG. The uAs associations with bAs were stronger after adjustment for uCr vs. SG. Decisions regarding urine dilution methods should consider whether the study outcomes are influenced by factors such as methylation or medical conditions

Urine Dilution Correction Methods Utilizing Urine Creatinine or Specific Gravity in Arsenic Analyses: Comparisons to Blood and Water Arsenic in the FACT and FOX Studies in Bangladesh

Urinary As (uAs) is a biomarker of As exposure. Urinary creatinine (uCr) or specific gravity (SG) are used to correct uAs for urine dilution. However, uCr is correlated with As methylation, whereas SG has limitations in individuals with kidney damage. We aimed to evaluate which urine dilution correction methods for uAs most accurately predicted blood As (bAs). We used data from the Folic Acid and Creatine Trial (FACT; N = 541) and Folate and Oxidative Stress (FOX; N = 343) study in Bangladesh. Three linear regression models were assessed using uAs (1) adjusted for uCr or SG as separate covariates, (2) standardized for uCr or SG, i.e., uAs/uCr, and (3) adjusted for residual corrected uCr or SG following adjustment for age, sex and BMI. Median uAs/bAs for FACT and FOX were 114/8.4 and 140/12.3 µg/L. In FACT, two-fold increases in uAs adjusted for uCr or SG were related to 34% and 22% increases in bAs, respectively, with similar patterns in FOX. Across methods, models with uCr consistently had lower AIC values than SG. The uAs associations with bAs were stronger after adjustment for uCr vs. SG. Decisions regarding urine dilution methods should consider whether the study outcomes are influenced by factors such as methylation or medical conditions

A mass-balance approach to evaluate arsenic intake and excretion in different populations

Unless a toxicant builds up in a deep compartment, intake by the human body must on average balance the amount that is lost. We apply this idea to assess arsenic (As) exposure misclassification in three previously studied populations in rural Bangladesh (n&nbsp;=&nbsp;11,224), Navajo Nation in the Southwestern United States (n&nbsp;=&nbsp;619), and northern Chile (n&nbsp;=&nbsp;630), under varying assumptions about As sources. Relationships between As intake and excretion were simulated by taking into account additional sources, as well as variability in urine dilution inferred from urinary creatinine. The simulations bring As intake closer to As excretion but also indicate that some exposure misclassification remains. In rural Bangladesh, accounting for intake from more than one well and rice improved the alignment of intake and excretion, especially at low exposure. In Navajo Nation, comparing intake and excretion revealed home dust as an important source. Finally, in northern Chile, while food-frequency questionnaires and urinary As speciation indicate fish and shellfish sources, persistent imbalance of intake and excretion suggests imprecise measures of drinking water arsenic as a major cause of exposure misclassification. The mass-balance approach could prove to be useful for evaluating sources of exposure to toxicants in other settings

RESEARCH Open Access A cross-sectional study of well water arsenic and child IQ in Maine schoolchildren

Background: In recent studies in Bangladesh and elsewhere, exposure to arsenic (As) via drinking water is negatively associated with performance-related aspects of child intelligence (e.g., Perceptual Reasoning, Working Memory) after adjustment for social factors. Because findings are not easily generalizable to the US, we examine this relation in a US population. Methods: In 272 children in grades 3–5 from three Maine school districts, we examine associations between drinking water As (WAs) and intelligence (WISC-IV). Results: On average, children had resided in their current home for 7.3 years (approximately 75 % of their lives). In unadjusted analyses, household well WAs is associated with decreased scores on most WISC-IV Indices. With adjustment for maternal IQ and education, HOME environment, school district and number of siblings, WAs remains significantly negatively associated with Full Scale IQ and Perceptual Reasoning, Working Memory and Verbal Comprehension scores. Compared to those with WAs &lt; 5 μg/L, exposure to WAs ≥ 5 μg/L was associated with reductions of approximately 5–6 points in both Full Scale IQ (p &lt; 0.01) and most Index scores (Perceptual Reasoning, Working Memory, Verbal Comprehension, all p’s &lt; 0.05). Both maternal IQ and education were associated with lower levels of WAs, possibly reflecting behaviors (e.g., water filters, residential choice) limiting exposure. Both WAs and maternal measures were associated with school district. Conclusions: The magnitude of the association between WAs and child IQ raises the possibility that levels of WAs ≥ 5 μg/L, levels that are not uncommon in the United States, pose a threat to child development