Early-Life Phthalate Exposure and Adiposity at 8 Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-life phthalate exposure may influence child adiposity, but prior studies have not determined if there are periods of enhanced vulnerability to phthalates. OBJECTIVE: To examine the relationship between child adiposity at 8 y of age and repeated urinary biomarkers of phthalate exposure from gestation through childhood to determine if there are distinct periods of vulnerability. METHODS: In 219 mother-child pairs from Cincinnati, Ohio, we quantified nine urinary phthalate metabolites up to two times prenatally and six times from 1-8 y of age. We measured child body mass index (BMI), waist circumference, and percent body fat at 8 y of age. To identify periods of vulnerability, we used two statistical methods to estimate phthalate-adiposity associations at each visit, test differences in phthalate-adiposity associations across visits, and model trajectories of phthalate concentrations for children at different levels of adiposity. RESULTS: Prenatal phthalate concentrations were not associated with excess child adiposity. Monobenzyl phthalate (MBzP) concentrations during pregnancy and childhood were inversely associated with adiposity. The associations of di(2-ethylhexyl) phthalate (∑DEHP) metabolites and monoethyl phthalate (MEP) with child adiposity depended on the timing of exposure. A 10-fold increase in ∑DEHP at 1 and 5 y was associated with a 2.7% decrease [95% confidence interval (CI): -4.8, -0.5] and 2.9% increase (95% CI: 0.3, 5.5) in body fat, respectively. MEP concentrations at 5 and 8 y of age were associated with higher child adiposity, but earlier childhood concentrations were not. CONCLUSION: In this cohort, we did not find evidence of an obesogenic effect of prenatal phthalate exposure. Positive associations between postnatal MEP and ∑DEHP concentrations depended on the timing of exposure. https://doi.org/10.1289/EHP1022.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».