Effects of gestational exposures to chemical mixtures on birth weight using Bayesian factor analysis in the Health Outcome and Measures of Environment (HOME) Study
Notice bibliographique
Résumé
Studying the effects of gestational exposures to chemical mixtures on infant birth weight is inconclusive due to several challenges. One of the challenges is which statistical methods to rely on. Bayesian factor analysis (BFA), which has not been utilized for chemical mixtures, has advantages in variance reduction and model interpretation. METHODS: We analyzed data from a cohort of 384 pregnant women and their newborns using urinary biomarkers of phthalates, phenols, and organophosphate pesticides (OPs) and serum biomarkers of polychlorinated biphenyls (PCBs), polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), perfluoroalkyl substances (PFAS), and organochlorine pesticides (OCPs). We examined the association between exposure to chemical mixtures and birth weight using BFA and compared with multiple linear regression (MLR) and Bayesian kernel regression models (BKMR). RESULTS: For BFA, a 10-fold increase in the concentrations of PCB and PFAS mixtures was associated with an 81 g (95% confidence intervals [CI] = -132 to -31 g) and 57 g (95% CI = -105 to -10 g) reduction in birth weight, respectively. BKMR results confirmed the direction of effect. However, the 95% credible intervals all contained the null. For single-pollutant MLR, a 10-fold increases in the concentrations of multiple chemicals were associated with reduced birth weight, yet the 95% CI all contained the null. Variance inflation from MLR was apparent for models that adjusted for copollutants, resulting in less precise confidence intervals. CONCLUSION: We demonstrated the merits of BFA on mixture analysis in terms of precision and interpretation compared with MLR and BKMR. We also identified the association between exposure to PCBs and PFAS and lower birth weight.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».