Exposure to endocrine disrupting chemicals (EDCs) and cardiometabolic indices during pregnancy: The HOME Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Toxicology studies have identified pregnancy as a window of susceptibility for endocrine disrupting chemicals (EDCs) and cardiometabolic indices in women. No study in humans, however, has examined EDC mixtures and cardiometabolic indices during pregnancy. METHODS: We used the Health Outcomes and Measures of the Environment (HOME) Study to examine whether bisphenol A (BPA), polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), and phthalates are associated with blood pressure, glucose, and lipids in 388 pregnant women. We measured PBDEs and PFAS in serum at 16 weeks gestation, while BPA and phthalate metabolites were quantified in urine at 16 and 26 weeks gestation. We used linear regression and Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to estimate covariate-adjusted associations of individual EDCs and their mixtures with cardiometabolic indices during pregnancy. RESULTS: A 10-fold increase in BDE-28 was associated with a 13.1 mg/dL increase in glucose (95% Confidence Interval [CI] 2.9, 23.2) in linear regression. The BKMR model also identified BDE-28 as having a positive association with glucose. BDE-28, BDE-47, and BDE-99 were positively associated with total cholesterol in both single- and multi-pollutant models, whereas a suggestive negative association was noted with BDE-153. Mono-n-butyl phthalate (MBP) (β = -7.9 mg/dL, 95% CI -12.9, -3.0) and monobenzyl phthalate (MBzP) (β = -6.3 mg/dL, 95% CI -10.6, -2.0) were both associated with significant decreases in cholesterol in linear regression, but only MBzP was identified as an important contributor in the BKMR model. CONCLUSION: Overall, we observed positive associations between PBDEs with glucose and cholesterol levels during pregnancy, while negative associations were found between some phthalate biomarkers and cholesterol. No relationship was noted for BPA or PFAS with cardiometabolic indices during pregnancy across both models.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».