A Benchmark Dose Analysis for Maternal Pregnancy Urine‐Fluoride and IQ in Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a guide to establishing a safe exposure level for fluoride exposure in pregnancy, we applied benchmark dose modeling to data from two prospective birth cohort studies. We included mother-child pairs from the Early Life Exposures in Mexico to Environmental Toxicants (ELEMENT) cohort in Mexico and the Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) cohort in Canada. Maternal urinary fluoride concentrations (U-F, in mg/L, creatinine-adjusted) were measured in urine samples obtained during pregnancy. Children were assessed for intelligence quotient (IQ) at age 4 (n = 211) and between six and 12 years (n = 287) in the ELEMENT cohort, and three to four years (n = 407) in the MIREC cohort. We calculated covariate-adjusted regression coefficients and their standard errors to assess the association of maternal U-F concentrations with children's IQ measures. Assuming a benchmark response of 1 IQ point, we derived benchmark concentrations (BMCs) and benchmark concentration levels (BMCLs). No deviation from linearity was detected in the dose-response relationships, but boys showed lower BMC values than girls. Using a linear slope for the joint cohort data, the BMC for maternal U-F associated with a 1-point decrease in IQ scores was 0.31 mg/L (BMCL, 0.19 mg/L) for the youngest boys and girls in the two cohorts, and 0.33 mg/L (BMCL, 0.20 mg/L) for the MIREC cohort and the older ELEMENT children. Thus, the joint data show a BMCL in terms of the adjusted U-F concentrations in the pregnant women of approximately 0.2 mg/L. These results can be used to guide decisions on preventing excess fluoride exposure in pregnant women.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 découle