Maternal Blood, Plasma, and Breast Milk Lead: Lactational Transfer and Contribution to Infant Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human milk is a potential source of lead exposure. Yet lactational transfer of lead from maternal blood into breast milk and its contribution to infant lead burden remains poorly understood.Objectives: We explored the dose–response relationships between maternal blood, plasma, and breast milk to better understand lactational transfer of lead from blood and plasma into milk and, ultimately, to the breastfeeding infant.Methods: We measured lead in 81 maternal blood, plasma, and breast milk samples at 1 month postpartum and in 60 infant blood samples at 3 months of age. Milk-to-plasma (M/P) lead ratios were calculated. Multivariate linear, piecewise, and generalized additive models were used to examine dose–response relationships between blood, plasma, and milk lead levels.Results: Maternal lead levels (mean ± SD) were as follows: blood: 7.7 ± 4.0 μg/dL; plasma: 0.1 ± 0.1 μg/L; milk: 0.8 ± 0.7 μg/L. The average M/P lead ratio was 7.7 (range, 0.6–39.8) with 97% of the ratios being > 1. The dose–response relationship between plasma lead and M/P ratio was nonlinear (empirical distribution function = 6.5, p = 0.0006) with the M/P ratio decreasing by 16.6 and 0.6 per 0.1 μg/L of plasma lead, respectively, below and above 0.1 μg/L plasma lead. Infant blood lead level (3.4 ± 2.2 μg/dL) increased by 1.8 μg/dL per 1 μg/L milk lead (p < 0.0001, R2 = 0.3).Conclusions: The M/P ratio for lead in humans is substantially higher than previously reported, and transfer of lead from plasma to milk may be higher at lower levels of plasma lead. Breast milk is an important determinant of lead burden among breastfeeding infants.Citation: Ettinger AS, Roy A, Amarasiriwardena CJ, Smith DR, Lupoli N, Mercado-García A, Lamadrid-Figueroa H, Tellez-Rojo MM, Hu H, Hernández-Avila M. 2014. Maternal blood, plasma, and breast milk lead: lactational transfer and contribution to infant exposure. Environ Health Perspect 122:87–92; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1307187
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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) | 0,002 | 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.
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