Maternal cured meat consumption during pregnancy and risk of paediatric brain tumour in offspring: potentially harmful levels of intake
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the relationship between specific levels of nitrite intake from cured meat consumption during pregnancy and the relative risk of paediatric brain tumours in the offspring. DESIGN: Exposure data were previously collected for a population-based case-control study of paediatric brain tumours; data on nitrite content were obtained by a comprehensive literature review of surveys of residual nitrite content in cured meats published in the USA and Canada. The level of nitrite intake for each mother was predicted by year of pregnancy based on survey results. Dose-response was evaluated both categorically and continuously using polynomial and quadratic spline regression. SETTING: The US west coast: Los Angeles County, the San Francisco-Oakland Bay Area and the Seattle-Puget Sound area. SUBJECTS: There were 540 cases diagnosed between 1984 and 1990 at ages varying from 0 to 19 years, and 801 controls frequency-matched by geographic area, age and birth year. RESULTS: In general, survey results suggest a trend of decreasing nitrite levels in cured meats over time. We observed a moderate increase in brain tumour risk in the offspring of mothers with relatively low levels of nitrite consumption from cured meats during pregnancy, and a two- to three-fold risk increase in offspring of mothers who consumed 3 mg day-1 nitrite from cured meats (about 125 g day-1 of cured meat consumption throughout the pregnancy). CONCLUSIONS: A substantial risk of paediatric brain tumour appears to be associated with relatively high levels of maternal cured meat consumption during pregnancy. A more scientifically valid approach than a literature review to estimate nitrite intake from cured meats and data from a large group of highly exposed subjects would be useful in determining potentially harmful levels.
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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 ».