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Enregistrement W2267946623 · doi:10.1016/j.envres.2016.01.040

Exposure to organophosphorus and organochlorine pesticides, perfluoroalkyl substances, and polychlorinated biphenyls in pregnancy and the association with impaired glucose tolerance and gestational diabetes mellitus: The MIREC Study

2016· article· en· W2267946623 sur OpenAlexafffundabout
Gabriel D. Shapiro, Linda Dodds, Tye E. Arbuckle, Jillian Ashley‐Martin, Adrienne S. Ettinger, Mandy Fisher, Shayne Taback, Maryse F. Bouchard, Patricia Monnier, Renée Dallaire, Anne‐Sophie Morisset, William D. Fraser

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversity of ManitobaHealth CanadaDalhousie UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésGestational diabetesOrganochlorine pesticidePregnancyPesticideDiabetes mellitusEndocrinologyGestationChemistryInternal medicineEnvironmental chemistryMedicineToxicologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies report increases in rates of gestational diabetes mellitus (GDM) over recent decades. Environmental chemicals may increase the risk of diabetes through impacts on glucose metabolism, mitochondrial dysfunction, and endocrine-disrupting mechanisms including effects on pancreatic β-cell function and adiponectin release. OBJECTIVES: To determine the associations between pesticides, perfluoroalkyl substances (PFASs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) measured in early pregnancy and impaired glucose tolerance (IGT) and GDM in a Canadian birth cohort. METHODS: Women enrolled in the Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) Study were included if they had a singleton delivery and did not have pre-existing diabetes. Exposure variables included three organophosphorus (OP) pesticide metabolites detected in first-trimester urine samples, as well as three organochlorine (OC) pesticides, three PFASs, and four PCBs in first-trimester blood samples. Gestational IGT and GDM were assessed by chart review in accordance with published guidelines. Adjusted logistic regression models were used to calculate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CI) for the association between quartiles of environmental chemicals and both gestational IGT and GDM. RESULTS: Of the 2001 women recruited into the MIREC cohort, 1274 met the inclusion criteria and had outcome and biomonitoring data available. Significantly lower odds of GDM were observed in the third and fourth quartiles of dimethylphosphate (DMP) and in the fourth quartile of dimethylthiophosphate (DMTP) in adjusted analyses (DMP Q3: OR=0.2, 95% CI=0.1-0.7; DMP Q4: OR=0.3, 95% CI=0.1-0.8; DMTP: OR=0.3, 95% CI=0.1-0.9). Significantly elevated odds of gestational IGT was observed in the second quartile of perfluorohexane sulfonate (PFHxS) (OR=3.5, 95% CI=1.4-8.9). No evidence of associations with GDM or IGT during pregnancy was observed for PCBs or OC pesticides. CONCLUSIONS: We did not find consistent evidence for any positive associations between the chemicals we examined and GDM or IGT during pregnancy. We observed statistical evidence of inverse relationships between urine concentrations of DMP and DMTP with GDM. We cannot rule out the influence of residual confounding due to unmeasured protective factors, such as nutritional benefits from fruit and vegetable consumption, also associated with pesticide exposure, on the observed inverse associations between maternal OP pesticide metabolites and GDM. These findings require further investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations140
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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