Urinary Biomarkers of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons Are Associated with Cardiometabolic Health Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) are both man-made and naturally occurring environmental pollutants that may be related to cardiometabolic health risk. OBJECTIVE: To determine whether PAH is associated with obesity in the adult population and to examine whether urinary concentrations of PAH metabolites are associated with differences in how obesity relates to 3 or more risk factors for the metabolic syndrome (3RFMetS), type 2 diabetes (T2D), hypertension, and dyslipidemia. METHODS: A total of 4765 adult participants from the 2001-2008 National Health and Nutrition Examination Survey were examined. The association between 8 urinary hydroxylated PAH metabolites, obesity, and health were examined using weighted logistic regressions adjusting for age, sex, ethnicity, PIR, smoking status, and urinary creatinine. RESULTS: There was a positive dose-dependent association between obesity and 2-phenanthrene quintiles (P trend <0.0001). Contrarily, higher quintiles of 1-naphthalene were associated with lower risk of obesity (P trend = 0.0004). For a given BMI, those in the highest quintile of 2-naphthalene, 2-fluorene, 3-fluorene and 2-phenanthrene had a 66-80% greater likelihood of 3RFMetS (P≤0.05) compared to low levels. Higher quintiles of 1-naphthalene, 2-naphthalene, 2-phenanthrene and 1-pyrene were associated with a 78-124% greater likelihood of T2D (P≤0.05) compared to low levels while high 1-naphthalene, 2-naphthalene, 2-fluorene, 3-fluorene and 2-phenanthrene were associated with a 38-68% greater likelihood of dyslipidemia (P≤0.05) compared to lower levels. Finally, 2-naphthalene and 2-phenanthrene were positively associated with hypertension (P trend = 0.008 and P trend = 0.02 respectively). CONCLUSIONS: PAH is related to obesity and the expression of a number of obesity-related cardiometabolic health risk factors. Future research is needed to bring to light the mechanistic pathways related to these findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».