Cigarette smoking during pregnancy: comparison of biomarkers for inclusion in epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal exposure to tobacco smoke represents an important confounding factor in epidemiological studies addressing developmental effects and requires careful controlling by the use of biomarkers. We compared the following biomarkers of exposure to tobacco smoke during pregnancy and related biological effects in 23 smokers and 17 non-smokers: placental concentrations of heavy metals (cadmium, chrome, lead and zinc), cotinine concentration in meconium, placental CYP1A1 activity (EROD) and bulky DNA adducts. Cadmium was detected in all samples and found in higher concentration in placentas of smokers compared with non-smokers (geometric mean ± GSD: 56.1 ± 1.8 vs 27.4 ± 1.6 μg kg -1 dry weight; p < 0.001). Cotinine was not detected in meconium samples from the non-smoker group, while samples from the smoker group contained a mean concentration of 114.1 ± 2.9 μg kg -1 . Correlation analysis of biomarkers among smokers revealed that daily cigarette consumption was strongly correlated to placental cadmium (Pearson's r = 0.83, p < 0.001) and to cotinine (r = 0.73, p < 0.001). EROD activity was also higher in smokers than in non-smokers (9.4 ± 3.4 vs 2.5 ± 1.8 pmol resorufin min -1 mg -1 protein; p < 0.001) and values were correlated to cotinine concentration in meconium (r = 0.80, p < 0.001) and placental cadmium level (r = 0.66, p < 0.001). The amount of bulky DNA adducts in placenta was highly variable and poorly associated with smoking status. Because of their high sensitivity and specificity to detect women who smoke during pregnancy, cotinine concentrations in meconium and placental EROD activity should be incorporated in epidemiological studies that investigate adverse developmental effects induced by in utero exposure to environmental contaminants.
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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 | 0,040 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».