Urinary Phthalates and Increased Insulin Resistance in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Di-2-ethylhexylphthalate (DEHP) is an environmental chemical commonly found in processed foods. Phthalate exposures, in particular to DEHP, have been associated with insulin resistance in adults, but have not been studied in adolescents. METHODS: Using cross-sectional data from 766 fasting 12- to 19-year-olds in the 2003-2008 NHANES, we examined associations of phthalate metabolites with continuous and categorical measures of homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR). RESULTS: Controlling for demographic and behavioral factors, diet, continuous age, BMI category, and urinary creatinine, for each log (roughly threefold) increase in DEHP metabolites, a 0.27 increase (95% confidence interval 0.14-0.40; P < .001) in HOMA-IR was identified. Compared with the first tertile of DEHP metabolite in the study population (14.5% insulin resistant), the third tertile had 21.6% prevalence (95% confidence interval 17.2%-26.0%; P = .02). Associations persisted despite controlling for bisphenol A, another endocrine-disrupting chemical commonly found in foods, and HOMA-IR and insulin resistance were not significantly associated with metabolites of lower molecular weight phthalates commonly found in cosmetics and other personal care products. CONCLUSIONS: Urinary DEHP concentrations were associated with increased insulin resistance in this cross-sectional study of adolescents. This study cannot rule out the possibility that insulin-resistant children ingest food with higher phthalate content, or that insulin-resistant children excrete more DEHP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».