The Influences of Sociodemographic Characteristics and Changes in Blood Lead on the Concentration-Response Relationship between Blood Lead Level and Children's Intelligence Quotient
Notice bibliographique
Résumé
Blood lead levels (BLLs) have decreased over the last several decades but lead exposure remains a risk and the relationship between socioeconomic status, lead, and neurodevelopment is not well-understood. Differences in the distributions of sociodemographic characteristics between children with higher and lower BLLs may account for the nonlinear concentration-response (C-R) relationship observed between BLL and cognitive effects in multiple studies. Specifically, adjustment for sociodemographic characteristics may be an over-adjustment leading to an underestimate of the association at the upper end of the distribution. We analyzed data from the US cohorts examined in the pooled analysis of Lanphear et al. 2005. Like the original analysis, we analyzed relationships of BLL and sociodemographic factors with child IQ using fixed effects multivariable generalized linear regression, and stratified the dataset into children with peak BLLs < 7.5 and ≥ 7.5 µg/dL. Unlike the original analysis we considered the interaction between concurrent BLL and sociodemographic factors and estimated the cumulative impact of BLL and sociodemographic characteristics across the distribution of IQ using quantile regression. The correlation of concurrent BLL with sociodemographic characteristics was generally stronger in the high peak blood lead group, potentially reducing our ability to distinguish the independent effect of blood lead from the effect sociodemographic factors at the upper end of the distribution. The cumulative effect of BLL and sociodemographic factors was largest at the upper end of the IQ distribution in the low peak BLL group suggesting the importance of considering baseline IQ. Overall, this analysis suggests that distribution of sociodemographic factors across the range of BLLs may explain, in part, the attenuation of the C-R relationship at higher BLLs. Disclaimer: Views expressed in abstract are those of authors and do not represent views/policies of the US EPA.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».