Processed data for CHMS 2007–2009: Bisphenol A, phthalates and lead and learning and behavioral problems in Canadian children 6–19 years of age
Notice bibliographique
Résumé
This article presents processed data from an analysis of cross-sectional data from Cycle 1 of the Canadian Health Measures Survey (CHMS) to examine the potential association between urinary concentrations of BPA and phthalate metabolites and child learning and behavioral problems, considering important covariates such as gender, blood lead and environmental tobacco smoke (ETS). These processed data are related to the research on a subset of the children (Arbuckle et al., 2016) [1]. The Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) outcomes of interest were emotional symptoms, hyperactivity/inattention, and a total difficulties SDQ score, with borderline and abnormal scores grouped together and compared with children with normal scores. Other outcomes studied included reported learning disability, ADD/ADHD (attention deficit disorder/attention deficit hyperactivity disorder) and use of psychotropic medications to treat behavioral disorders in the past month. Data are presented for all children 6-19 years of age combined. Weighted simple logistic regression estimates for important covariates of each of the outcomes from CHMS Cycle 1 children are reported. Odds ratios based on weighted multiple logistic regression estimates for urinary BPA and phthalate metabolites (including specific gravity as a covariate) and blood lead are presented for the reported outcomes ADD/ADHD, learning disability and psychotropic medications, as well as the SDQ outcomes emotional symptoms, hyperactivity/inattention and total difficulties.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».