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Enregistrement W2410163350 · doi:10.1289/ehp.1409474

Prenatal Organophosphorus Pesticide Exposure and Child Neurodevelopment at 24 Months: An Analysis of Four Birth Cohorts

2015· article· en· W2410163350 sur OpenAlexaff
Stephanie M. Engel, Asa Bradman, Mary S. Wolff, Virginia Rauh, Kim G. Harley, Jenny Yang, Lori Hoepner, Dana Boyd Barr, Kimberly Yolton, Michelle Vedar, Yingying Xu, Richard Hornung, James G. Wetmur, Jia Chen, Nina Holland, Frederica P. Perera, Robin M. Whyatt, Bruce P. Lanphear, Brenda Eskenazi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAgency for Toxic Substances and Disease RegistryNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Environmental Health SciencesCenters for Disease Control and PreventionNew York Community TrustU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPrenatal exposureEnvironmental healthMedicinePesticidePregnancyPediatricsBiologyGestationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Organophosphorus pesticides (OPs) are used in agriculture worldwide. Residential use was common in the United States before 2001. OBJECTIVES: We conducted a pooled analysis of four birth cohorts (children's centers; n = 936) to evaluate associations of prenatal exposure to OPs with child development at 24 months. METHODS: Using general linear models, we computed site-specific and pooled estimates of the association of total dialkyl (ΣDAP), diethyl (ΣDEP), and dimethylphosphate (ΣDMP) metabolite concentrations in maternal prenatal urine with mental and psychomotor development indices (MDI/PDI) and evaluated heterogeneity by children's center, race/ethnicity, and PON1 genotype. RESULTS: There was significant heterogeneity in the center-specific estimates of association for ΣDAP and ΣDMP and the MDI (p = 0.09, and p = 0.05, respectively), as well as heterogeneity in the race/ethnicity-specific estimates for ΣDAP (p = 0.06) and ΣDMP (p = 0.02) and the MDI. Strong MDI associations in the CHAMACOS population per 10-fold increase in ΣDAP (β = -4.17; 95% CI: -7.00, -1.33) and ΣDMP (β = -3.64; 95% CI: -5.97, -1.32) were influential, as were associations among Hispanics (β per 10-fold increase in ΣDAP = -2.91; 95% CI: -4.71, -1.12). We generally found stronger negative associations of ΣDAP and ΣDEP with the 24-month MDI for carriers of the 192Q PON1 allele, particularly among blacks and Hispanics. CONCLUSIONS: Data pooling was complicated by center-related differences in subject characteristics, eligibility, and changes in regulations governing residential use of OPs during the study periods. Pooled summary estimates of prenatal exposure to OPs and neurodevelopment should be interpreted with caution because of significant heterogeneity in associations by center, race/ethnicity, and PON1 genotype. Subgroups with unique exposure profiles or susceptibilities may be at higher risk for adverse neurodevelopment following prenatal exposure. CITATION: Engel SM, Bradman A, Wolff MS, Rauh VA, Harley KG, Yang JH, Hoepner LA, Barr DB, Yolton K, Vedar MG, Xu Y, Hornung RW, Wetmur JG, Chen J, Holland NT, Perera FP, Whyatt RM, Lanphear BP, Eskenazi B. 2016. Prenatal organophosphorus pesticide exposure and child neurodevelopment at 24 months: an analysis of four birth cohorts. Environ Health Perspect 124:822-830; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1409474.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations91
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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