Regional Differences in Time to Pregnancy Among Fertile Women from Five Colombian Regions with Different use of Glyphosate
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to test whether there was an association between the use of glyphosate when applied by aerial spray for the eradication of illicit crops (cocaine and poppy) and time to pregnancy (TTP) among fertile women. A retrospective cohort study (with an ecological exposure index) of first pregnancies was undertaken in 2592 fertile Colombian women from 5 regions with different uses of glyphosate. Women were interviewed regarding potential reproductive, lifestyle, and work history predictors of TTP, which was measured in months. Fecundability odds ratios (fOR) were estimated using a discrete time analogue of Cox's proportional hazard model. There were differences in TTP between regions. In the final multivariate model, the main predictor was the region adjusted by irregular relationship with partner, maternal age at first pregnancy, and, marginally, coffee consumption and self-perception of water pollution. Boyaca, a region with traditional crops and. recently, illicit crops without glyphosate eradication spraying (manual eradication), displayed minimal risk and was the reference region. Other regions, including Sierra Nevada (control area, organic agriculture), Putumayo and Narino (illicit crops and intensive eradication spray program), and Valle del Cauca, demonstrated greater risk of longer TTP, with the highest risk for Valle del Cauca (fOR 0.15, 95% CI 0.12, 0.18), a sugar-cane region with a history of use of glyphosate and others chemicals for more than 30 yr. The reduced fecundability in some regions was not associated with the use of glyphosate for eradication spraying. The observed ecological differences remain unexplained and may be produced by varying exposures to environmental factors, history of contraceptive programs in the region, or psychological distress. Future studies examining these or other possible causes are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».