Variability and Predictors of Urinary Bisphenol A Concentrations during Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal bisphenol A (BPA) exposure may be associated with developmental toxicity, but few studies have examined the variability and predictors of urinary BPA concentrations during pregnancy. OBJECTIVE: Our goal was to estimate the variability and predictors of serial urinary BPA concentrations taken during pregnancy. METHODS: We measured BPA concentrations during pregnancy and at birth in three spot urine samples from 389 women. We calculated the intraclass correlation coefficient (ICC) to assess BPA variability and estimated associations between log10-transformed urinary BPA concentrations and demographic, occupational, dietary, and environmental factors, using mixed models. RESULTS: Geometric mean (GM) creatinine-standardized concentrations (micrograms per gram) were 1.7 (16 weeks), 2.0 (26 weeks), and 2.0 (birth). Creatinine-standardized BPA concentrations exhibited low reproducibility (ICC = 0.11). By occupation, cashiers had the highest BPA concentrations (GM: 2.8 μg/g). Consuming canned vegetables at least once a day was associated with higher BPA concentrations (GM = 2.3 μg/g) compared with those consuming no canned vegetables (GM = 1.6 μg/g). BPA concentrations did not vary by consumption of fresh fruits and vegetables, canned fruit, or store-bought fresh and frozen fish. Urinary high-molecular-weight phthalate and serum tobacco smoke metabolite concentrations were positively associated with BPA concentrations. CONCLUSIONS: These results suggest numerous sources of BPA exposure during pregnancy. Etiological studies may need to measure urinary BPA concentrations more than once during pregnancy and adjust for phthalates and tobacco smoke exposures.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».