Environmental phthalates exposure during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Background. A large scientific litterature exists reporting facts and hypothesis about relation between some infant morbidity or dysfunctions, and perinatal exposure to external stress factors including chemical contaminants. Among these, phtalates are known for their endocrine disruption effects while hormone levels are essentials to maintain pregnancy and ensure fetus development. Their wide use in consumer products explain their environmental and human matrix ubiquity. Aims. Verify phthalates exposure levels in pregnant women and identify their sources. Methods. Data are provided by MIREC study (Maternal Infant Research on Environmental Chemicals 2008-2012) where 2000 pregnant women were followed in 10 canadian centres. Eleven urinary metabolites (MBP, MBzP, MCHP, MCPP, MOP, MEHHP, MEHP, MEOHP, MEP, MMP, MNP) from eight phtalates (BNP, BBzP, DCHP, DOP, DEHP, DEP, DMP, DNIP) have been measured during first pregnancy trimester. Results. Detection limit (LOD) varies among phtalates (0,2 à 0,7 ?g/L). Samples proportions > LOD are : 100% for MBP, MEOHP and MEP, 99% for MBzP and MEHHP, 98% for MEHP, and 85% for MCPP. Highest median urinary concentrations, magnitude from 30 to 1 ?g/L, are from DEHP, DEP, DBzP, and DOP : MEP, MBP, MEHHP, MEOHP, MBzP, MEHP, and MCPP. The one from MMP, MCHP, MNP and MOP were not determined because less than 15% of samples were > LOD. A priori identified sources in litterature for DEHP, DEP, DBzP, and DOP are : fragrances, PVC flexible products, deodorants, hair prays and moss and gel, shampoo, soap, nail polish, body lotions, printer ink, and insecticides. Conclusions. Phthalates level measured in canadian pregnant women are generally lower than reported in north america. Knowledge of sources and exposure levels associated with adverse effects will allow to lower pregnancy exposure with appropriate regulation considering fetus health. Identifying high exposure risk groups will be usefull for targeted intervention to ensure infant health.
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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) | 0,013 | 0,006 |
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 ».