Early lead exposure and pubertal development in a Mexico City population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have examined the association between blood lead levels and pubertal timing in adolescent girls; however, the evidence is lacking on the role of lead exposure during sensitive developmental periods on sexual maturation. OBJECTIVES: To examine the association of prenatal and early childhood lead exposure with pubertal stages among 264 boys and 283 girls aged 9.8-18.0 years in Mexico City. METHODS: We measured maternal bone lead (a proxy for cumulative fetal exposure to lead from maternal bone stores mobilized during pregnancy) at 1 month postpartum. Blood lead was measured annually from 1 to 4 years. Pubertal stage was assessed by a pediatrician. We examined the association between lead and pubertal stages of breast, pubic hair and genitalia using ordinal regression. Age at menarche was evaluated using Cox proportional-hazard models. RESULTS: Multivariate models showed that maternal patella lead and early childhood blood lead were inversely associated with breast growth (patella OR = 0.72, 95% CI: 0.51-1.00; blood OR = 0.70, 95% CI: 0.53-0.93) in girls. Girls with maternal patella lead in the 3rd tertile and child blood lead in the 2nd tertile had a later age at menarche compared with girls in the 1st tertile (patella HR = 0.60, 95% CI: 0.41-0.88; blood HR = 0.65, 95% CI 0.46-0.91). Additionally, early childhood blood lead was negatively associated with pubic hair growth (OR = 0.68, 95% CI: 0.51-0.90) in girls. No associations were found in boys. CONCLUSIONS: These data suggest that higher prenatal and early childhood exposure to lead may be associated with delayed pubertal development in girls but not boys. Our findings are consistent with previous analyses and reinforce the reproductive effects of lead for girls.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».