Univariate predictors of maternal concentrations of environmental chemicals: The MIREC study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The developing fetus and pregnant woman can be exposed to a variety of environmental chemicals that may adversely affect their health. Moreover, environmental exposure and risk disparities are associated with different social determinants, including socioeconomic status (SES) and demographic indicators. Our aim was to investigate whether and how maternal concentrations of a large panel of persistent and non-persistent environmental chemicals vary according to sociodemographic and lifestyle characteristics in a large pregnancy and birth cohort. METHODS: Data were analyzed from the Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) Study, a cohort of pregnant women (N=2001) recruited over four years (2008-2011) in 10 cities across Canada. In all, 1890 urine and 1938 blood samples from the first trimester (1st and 3rd trimester for metals) were analysed and six sociodemographic and lifestyle indicators were assessed: maternal age, household income, parity, smoking status, country of birth and pre-pregnancy body mass index (BMI). RESULTS: We found these indicators to be significantly associated with many of the chemicals measured in maternal blood and urine. Women born outside Canada had significantly higher concentrations of di-2-ethylhexyl and diethyl phthalate metabolites, higher levels of all metals except cadmium (Cd), as well as higher levels of polychlorinated biphenyls (PCBs) and legacy organochlorine pesticides (OCPs). Nulliparity was associated with higher concentrations of dialkyl phosphates (DAPs), arsenic, dimethylarsinic acid (DMAA), perfluoroalkyl substances (PFASs) and many of the persistent organic pollutants. Smokers had higher levels of bisphenol A, Cd and perfluorohexane sulfonate, while those women who had never smoked had higher levels of triclosan, DMAA, manganese and some OCPs. CONCLUSION: Our results demonstrated that inequitable distribution of exposure to chemicals among populations within a country can occur. Sociodemographic and lifestyle factors are an important component of a thorough risk assessment as they can impact the degree of exposure and may modify the individual's susceptibility to potential health effects due to differences in lifestyle, cultural diets, and aging.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».