Does early life phthalate exposure mediate racial disparities in children’s cognitive abilities?
Notice bibliographique
Résumé
Early life exposure to phthalates may be associated with reduced cognition. However, it is unknown if disproportionate exposure to phthalates contributes to racial disparities in children's intellectual abilities. Methods: We used data from 253 mother-child pairs in Cincinnati, OH (the Health Outcomes and Measures of the Environment study, 2003-2006). We measured urinary concentrations of 11 phthalate metabolites twice during pregnancy and up to six times in childhood. We evaluated children's cognitive abilities at ages 5 and 8 years. Using mediation models, we quantified covariate-adjusted direct and indirect effects of race on children's Full-Scale Intelligence Quotient (IQ) scores for individual phthalate metabolite concentrations during gestation and childhood. Results: Average IQ scores among Black children (n = 90) were 7.0 points lower (95% confidence interval [CI] = -12, -1.8) than among White children (n = 145) after adjustment for socioeconomic factors. Urinary monobenzyl phthalate and monoethyl phthalate (MEP) concentrations during gestation and childhood were higher among Black than White children. We did not observe evidence that phthalate concentrations mediated the race-IQ association, with the exception of MEP. Childhood MEP concentrations partially mediated the race-IQ association. For instance, each 10-fold increase in MEP concentrations at age 2 years contributed to a 1.9-point disparity in IQ scores between Black and White children (95% CI = -4.7, 0.7). Other phthalate metabolite concentrations during pregnancy or childhood did not mediate the race-IQ association. Conclusions: Despite observing racial disparities in exposure to some phthalates and IQ, we found little evidence that phthalates contribute to IQ disparities.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».