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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».