Early Life Exposure to Perfluoroalkyl Substances (PFAS) and ADHD: A Meta-Analysis of Nine European Population-Based Studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To date, the evidence for an association between perfluoroalkyl substances (PFAS) exposure and attention deficit and hyperactivity disorder (ADHD) is inconclusive. OBJECTIVE: We investigated the association between early life exposure to perfluorooctane sulfonate (PFOS) and perfluorooctanoic acid (PFOA), and ADHD in a collaborative study including nine European population-based studies, encompassing 4,826 mother-child pairs. METHODS: Concentrations of PFOS and PFOA were measured in maternal serum/plasma during pregnancy, or in breast milk, with different timing of sample collection in each cohort. We used a validated pharmacokinetic model of pregnancy and lactation to estimate concentrations of PFOS and PFOA in children at birth and at 3, 6, 12, and 24 months of age. We classified ADHD using recommended cutoff points for each instrument used to derive symptoms scores. We used multiple imputation for missing covariates, logistic regression to model the association between PFAS exposure and ADHD in each study, and combined all adjusted study-specific effect estimates using random-effects meta-analysis. RESULTS: A total of 399 children were classified as having ADHD, with a prevalence ranging from 2.3% to 7.3% in the studies. Early life exposure to PFOS or PFOA was not associated with ADHD during childhood [odds ratios (ORs) ranging from 0.96 (95% CI: 0.87, 1.06) to 1.02 (95% CI: 0.93, 1.11)]. Results from stratified models suggest potential differential effects of PFAS related to child sex and maternal education. CONCLUSION: We did not identify an increased prevalence of ADHD in association with early life exposure to PFOS and PFOA. However, stratified analyses suggest that there may be an increased prevalence of ADHD in association with PFAS exposure in girls, in children from nulliparous women, and in children from low-educated mothers, all of which warrant further exploration. https://doi.org/10.1289/EHP5444.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».