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Enregistrement W3168572941 · doi:10.1289/isee.2020.virtual.p-0548

Manganese and lead exposure and thyroid hormones during pregnancy in the Infants' Environmental Health Study (ISA) in Costa Rica

2020· article· en· W3168572941 sur OpenAlexaff
Andrea Corrales-Vargas, Jorge Peñaloza Castañeda, Emelie Rietz Liljedahl, Ana M. Mora, José A. Menezes‐Filho, Donald R. Smith, Donna Mergler, Christian Lindh, Berna van Wendel de Joode

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyCotinineInternal medicineEndocrinologyBody mass indexTriiodothyronineThyroidHormoneGestational ageBayesian multivariate linear regressionThyroid-stimulating hormonePhysiologyLinear regressionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metals may disrupt thyroid hormones (TH) like thyroid stimulating hormone (TSH), thyroxine (T4) and triiodothyronine (T3). We examined whether hair (MnH) and blood manganese (MnB), and blood lead (PbB) concentrations explained serum TH concentrations in pregnant women from the ISA birth cohort in Costa Rica.Methods: Using the first sample of each women (n=384), we ran separate multivariate linear regression models and General Additive Models (GAMs) adjusting for gestational age, maternal age, cotinine, prepregnancy Body Mass Index and severe vomiting. We also ran stratified analysis by trimester of pregnancy.Results: Median (p25-75) TSH, FT3, FT4 concentrations were: 1.47 (1.06-2.08) mIU/L, 4.60 (4.29-5.06) pmol/L, and 14.09 (13.00-15.65) pmol/L, respectively. Median (p25-75) MnH, MnB and PnB were 1.62 (0.86-3.49) μg/g, 23.44 (19.36-27.43), 6.66 (5.17-9.08) μg/L, respectively. Increased MnH was associated with increased TSH (% of change = 13,24, 95%CI -1,95, 30,79 for each 1% increase in MnH) during the second trimester of pregnancy. In addition, MnH showed a non-linear association with FT4 during the third trimester of pregnancy (GAM estimated degrees of freedom >2 with p<0.05). Overall, higher MnB concentrations were associated with increased FT4, ß=0,04 (95%CI 0, 0,07). Associations were strongest during the first trimester ß=0,13 95% CI: 0,05, 0,21). MnB also showed a non-linear association with FT3 during the first trimester. Finally, increased PbB concentrations were associated with higher FT4 [β=0.07 (95% CI: 0.00, 0.13)], particularly during the second trimester of pregnancy [β=0.10 (95% CI: 0.02, 0.19)]Conclusion: Our findings show that both manganese and lead explain TH concentrations during pregnancy. For Mn, being an essential element, this may reflect normal physiological functioning. Nevertheless, increased MnH is likely to reflect excess Mn and associations may also reflect endocrine disrupting effects. For lead, results show even very low concentrations might affect TH and possibly cause endocrine disrupting effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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