Age of Greatest Susceptibility to Childhood Lead Exposure: A New Statistical Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Susceptibility to lead toxicity is often assumed to be greatest during early childhood (e.g., 2 years of age), but recent studies suggest that blood lead concentrations (BPb) taken at 5-7 years of age are more strongly associated with IQ. OBJECTIVE: We aimed to determine the age of greatest susceptibility to lead exposure using an innovative statistical approach that avoids the problem of correlated serial BPb measurements. METHODS: We analyzed two cohorts of children that were followed from infancy to 6 years of age in Rochester, New York (n = 211), and Cincinnati, Ohio (n = 251). Serial BPb levels were measured and IQ tests were done when children were 6 years of age. After adjustment for relevant covariates, the ratio of 6-year BPb to 2-year BPb was added to the multiple regression model to test whether the pattern of BPb profiles during childhood had additional effect on IQ. RESULTS: The ratio of BPb at 6 years to the BPb at 2 years showed a strong effect on IQ (p < .001) when added to the multiple regression model that included the average childhood BPb. IQ decreased by 7.0 points for children whose BPb at 6 years of age was 50% greater than that at 2 years compared with children whose 6-year BPb was 50% less than their 2-year BPb. Similarly, criminal arrest rates were a factor of 3.35 higher for those subjects whose 6-year BPb was 50% higher than their 2-year BPb. CONCLUSIONS: We conclude that 6-year BPb is more strongly associated with cognitive and behavioral development than is BPb measured in early childhood.
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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 | 0,044 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».