Differential association of lead on length by zinc status in two-year old Mexican children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood lead levels have decreased in Mexico since leaded fuel was banned in 1997, but other sources remain, including the use of lead-glazed ceramics for food storage and preparation. Zinc deficiency is present in almost 30% of children aged 1-2 years. Previous studies have documented negative associations of both lead exposure and zinc deficiency with stature, but have not considered the joint effects. Given that the prevalence of stunting in pre-school aged children was 13.6% in 2012, the aim of this study was to evaluate if the relationship between blood lead and child stature was modified by zinc status. METHODS: Anthropometry, dietary energy intake, serum zinc and blood lead were measured in 291 children aged 24 months from an ongoing birth cohort study in Mexico City. Child stature was represented by recumbent length as appropriate for this age group. The association between blood lead (BPb) and length-for-age Z score (LAZ) was evaluated using a model stratified by zinc status measured by standard criteria and adjusted for: birth length, breastfeeding practices, energy intake, maternal height and education. RESULTS: Median (IQR) BPb was: 0.17 (0.12-0.26) μmol/L and 17% of the sample had zinc deficiency (<9.9 μmol/L). BPb was inversely associated with LAZ in the overall sample (β = -0.19, p = 0.02). In stratified models, this negative association was more than three times higher and statistically significant only in the zinc deficient group (β = -0.43, p = 0.04) compared to the zinc replete group (β = -0.12, p = 0.22) (BPb*zinc status, p-for-interaction = 0.04). CONCLUSIONS: Zinc adequacy is a key factor that may attenuate the negative association of lead on stature in young children.
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 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 | 0,001 | 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 ».