Is the Relationship between Prenatal Exposure to PCB-153 and Decreased Birth Weight Attributable to Pharmacokinetics?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A recent meta-analysis based on data from > 7,000 pregnancies reported an association between prenatal polychlorinated biphenyl (PCB)-153 exposure and reduced birth weight. Gestational weight gain, which is associated negatively with PCB levels in maternal and cord blood, and positively with birth weight, could substantially confound this association. OBJECTIVE: We sought to estimate the influence of gestational weight gain on the association between PCB-153 exposure and birth weight using a pharmacokinetic model. METHODS: We modified a recently published pharmacokinetic model and ran Monte Carlo simulations accounting for variability in physiologic parameters and their correlations. We evaluated the pharmacokinetic model by comparing simulated plasma PCB-153 levels during pregnancy to serial measurements in 10 pregnant women from another study population. We estimated the association between simulated plasma PCB-153 levels and birth weight using linear regression models. RESULTS: The plasma PCB-153 level profiles generated with the pharmacokinetic model were comparable to measured levels in 10 pregnant women. We estimated a 118-g decrease in birth weight (95% CI: -129, -106 g) for each 1-μg/L increase in simulated cord plasma PCB-153, compared with the 150-g decrease estimated based on the previous meta-analysis. The estimated decrease in birth weight was reduced to -6 g (95% CI: -18, 6 g) when adjusted for simulated gestational weight gain. CONCLUSION: Our findings suggest that associations previously noted between PCB levels and birth weight may be attributable to confounding by maternal weight gain during pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».