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Enregistrement W3196101162 · doi:10.1289/isee.2021.o-lt-050

Identifying periods of susceptibility to perfluoroalkyl substances and bone mineral density in early adolescence: the HOME Study

2021· article· en· W3196101162 sur OpenAlexaff
Jessie P. Buckley, Jordan R. Kuiper, Bruce P. Lanphear, Kim M. Cecil, Aimin Chen, Yingying Xu, Kimberly Yolton, Heidi J. Kalkwarf, Joseph M. Braun

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone mineralPerfluorooctanoic acidMedicineConfidence intervalPopulationPregnancyBone densityGestationDemographyPhysiologyEndocrinologyInternal medicineOsteoporosisChemistryBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Perfluoroalkyl substance (PFAS) exposures may affect childhood bone mineral density (BMD), but no studies have assessed periods of heightened susceptibility. We estimated associations of individual PFAS and their mixture during gestation and three times during childhood with BMD in early adolescence. METHODS: We examined 222 mother-child pairs enrolled in a prospective pregnancy and birth cohort in Cincinnati, OH from 2003-2006. We measured concentrations of perfluorooctanoic acid (PFOA), perfluorononanoic acid, perfluorohexanesulfonic acid, and perfluorooctanesulfonic acid in maternal serum collected at 16 weeks gestation and child serum collected at age 3, 8, and 12 years. At age 12 years, we measured areal BMD at six skeletal sites with dual x-ray absorptiometry and calculated height-, age-, sex-, and population ancestry-specific BMD Z-scores. Using linear regression, we estimated covariate-adjusted differences in BMD Z-scores per doubling of PFAS concentrations at each period. Using hierarchical Bayesian kernel machine regression (hBKMR), we estimated period-specific associations and posterior inclusion probabilities (PIPs) to determine periods of heightened susceptibility to PFAS mixtures. RESULTS:Associations were strongest for PFOA and forearm (1/3 distal radius) BMD, with differing periods of susceptibility for males and females. Among males, forearm BMD Z-score differences (95% confidence interval) per doubling of PFOA were -0.26 (-0.50, -0.02), -0.33 (-0.68, 0.02), -0.24 (-0.61, 0.13), and -0.00 (-0.30, 0.29) for gestation and ages 3, 8, and 12, respectively. Among females, the corresponding estimates were -0.12 (-0.38, 0.15), -0.07 (-0.44, 0.30), -0.30 (-0.76, 0.17), and -0.44 (-0.81, -0.07). Patterns were generally similar but weaker for other PFAS and skeletal sites. Period-specific PIPs from hBKMR models were highest for the PFAS mixture at age 8 for males (0.76) and age 12 for females (0.62). CONCLUSIONS:PFOA and PFAS mixtures were associated with lower BMD in early adolescence. Susceptibility to PFAS may occur earlier in life for males compared with females. KEYWORDS: Chemical exposures, Children's environmental health, Mixtures analysis, PFAS, Endocrine disrupting chemicals, Environmental epidemiology

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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