Cohort Profile: The Maternal‐Infant Research on Environmental Chemicals Research Platform
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) Study was established to obtain Canadian biomonitoring data for pregnant women and their infants, and to examine potential adverse health effects of prenatal exposure to priority environmental chemicals on pregnancy and infant health. METHODS: Women were recruited during the first trimester from 10 sites across Canada and were followed through delivery. Questionnaires were administered during pregnancy and post-delivery to collect information on demographics, occupation, life style, medical history, environmental exposures and diet. Information on the pregnancy and the infant was abstracted from medical charts. Maternal blood, urine, hair and breast milk, as well as cord blood and infant meconium, were collected and analysed for an extensive list of environmental biomarkers and nutrients. Additional biospecimens were stored in the study's Biobank. The MIREC Research Platform encompasses the main cohort study, the Biobank and follow-up studies. RESULTS: Of the 8716 women approached at early prenatal clinics, 5108 were eligible and 2001 agreed to participate (39%). MIREC participants tended to smoke less (5.9% vs. 10.5%), be older (mean 32.2 vs. 29.4 years) and have a higher education (62.3% vs. 35.1% with a university degree) than women giving birth in Canada. CONCLUSIONS: The MIREC Study, while smaller in number of participants than several of the international cohort studies, has one of the most comprehensive datasets on prenatal exposure to multiple environmental chemicals. The biomonitoring data and biological specimen bank will make this research platform a significant resource for examining potential adverse health effects of prenatal exposure to environmental chemicals.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».