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Enregistrement W2158549061 · doi:10.1093/humrep/dem349

Menstrual cycle characteristics in European and Inuit women exposed to persistent organochlorine pollutants

2007· article· en· W2158549061 sur OpenAlexaboutno aff
Gunnar Toft, Anna Axmon, Christian Lindh, Aleksander Giwercman, Jens ­Peter Bonde

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenstrual cycleOdds ratioConfidence intervalDemographyMedicinePhysiologyEnvironmental healthEndocrinologyInternal medicineHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous inconsistent results suggest that menstrual cycles may be disturbed by exposure to polychlorinated biphenyls (PCBs) and 1,1-dichloro-2,2-bis (p-chlorophenyl)-ethylene (DDE). METHODS: Information on menstrual cycle characteristics were obtained by questionnaires, and PCB and DDE were measured in serum samples from a total of 1494 women from Greenland, Swedish fishermen's wives, and inhabitants of Warsaw in Poland and Kharkiv in Ukraine. RESULTS: No consistent effects of PCB and DDE exposure on menstrual cycle characteristics were observed across populations. Within populations, we observed increased risks of short cycles (< or =24 days) among Swedish fishermen's wives exposed to high levels of PCB [odds ratio (OR) 2.5, confidence interval (CI) 1.2-5.1], and increased risk of long cycles (> or =32 days) among Polish women exposed to high levels of DDE (OR 3.1, CI 1.1-8.6). However, in Greenland it seemed that high levels of PCB or DDE were protective against long menstrual cycles (OR 0.7 CI 0.5-0.96 and OR 0.7 CI 0.5-0.99, respectively). CONCLUSIONS: It is unlikely that exposure to PCB and DDE is a main cause of menstrual disturbances. Genetic differences or dietary factors may be involved in the non-homogenous associations of organochlorine exposure and menstrual cycle between countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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