Quantitative bias analysis of the association of type 2 diabetes mellitus with 2,2′,4,4′,5,5′-hexachlorobiphenyl (PCB-153)
Notice bibliographique
Résumé
An association between serum concentrations of persistent organic pollutants (POPs), such as 2,2',4,4',5,5'-hexachlorobiphenyl (PCB-153), and risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM) has been reported. Conditional on body mass index (BMI) and waist circumference (WC), a higher serum PCB-153 concentration may be a marker of T2DM risk because it reflects other aspects of obesity that are related to T2DM risk and to PCB-153 clearance. To estimate the amount of residual confounding by other aspects of obesity, we performed a quantitative bias analysis on the results of a specific study. A physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) model was developed to predict serum levels of PCB-153 for a simulated population. T2DM status was assigned to simulated subjects based on age, sex, BMI, WC, and visceral adipose tissue mass. The distributions of age, BMI, WC, and T2DM prevalence of the simulated population were tailored to closely match the target population. Analysis of the simulated data showed that a small part of the observed association appeared to be due to residual confounding. For example, the predicted odds ratio of T2DM that would have been obtained had the results been adjusted for visceral adipose tissue mass, for the ≥90th percentile of PCB-153 serum concentration, was 6.60 (95% CI 2.46-17.74), compared with an observed odds ratio of 7.13 (95% CI 2.65-19.13). Our results predict that the association between PCB-153 and risk of type 2 diabetes mellitus would not be substantially changed by additional adjustment for visceral adipose tissue mass in epidemiologic analyses. Confirmation of these predictions with longitudinal data would be reassuring.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».