Structural Equation Modelling in the exploration and analysis of intrauterine environmental exposures with infant health effects
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In epidemiology, generalized linear models are the main statistical methods used to explore associations. However, the use of other methods such as Structural Equation Modelling (SEM) is gradually increasing. OBJECTIVE: The aim of the study was to illustrate the use of SEM in the assessment of salivary cortisol concentration in infants as a biomarker of perinatal exposure to inorganic arsenic. MATERIAL AND METHODS: This was a cohort study of pregnant women recruited from public health care centres in Arica, Chile, in 2013. Socio-demographic information and urine samples to assess inorganic arsenic were collected during the second trimester of pregnancy. Saliva samples were collected to assess cortisol in infants between 18-24 months of age. Four linear regression models (LRMs) and two SEMs were run to estimate the effect of prenatal exposure to inorganic arsenic on cortisol concentration in infants. RESULTS: According to LRMs and SEMs, prenatal exposure to inorganic arsenic and salivary cortisol were not associated. However, the association between maternal cortisol and cortisol in infants was statistically significant in all models; for each increase in standard deviation of the covariate Ln(maternal cortisol), the outcome Ln(cortisol in infant) increased by 0.49 units of variance in both SEMs. CONCLUSIONS: LRMs and SEMs were useful to assess the effect of prenatal exposure to inorganic arsenic on cortisol in infants. However, SEM allowed the adjustment of estimations by an estimated latent that obtained the information about income, occupation, education and ethnicity in a more comprehensive way than achieved by LRM.
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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) | 0,000 | 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 ».