Maternal Folate Status and the Relation between Gestational Arsenic Exposure and Child Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Gestational arsenic exposure adversely impacts child health. Folate-mediated 1-carbon metabolism facilitates urinary excretion of arsenic and may prevent arsenic-related adverse health outcomes. We investigated the potential for maternal folate status to modify associations between gestational arsenic exposure and child health. We used data from 364 mother-child pairs in the MIREC study, a prospective pan-Canadian cohort. During pregnancy, we measured first trimester urinary arsenic concentrations, plasma folate biomarkers, and folic acid supplementation intake. At age 3 years, we evaluated twelve neurodevelopmental and anthropometric features. Using latent profile analysis and multinomial regression, we developed phenotypic profiles of child health, estimated covariate-adjusted associations between arsenic and these phenotypic profiles, and evaluated whether folate status modified these associations. We identified three phenotypic profiles of neurodevelopment and three of anthropometry, ranging from less to more optimal child health. Gestational arsenic was associated with decreased odds of optimal neurodevelopment. Maternal folate status did not modify associations of arsenic with neurodevelopmental phenotypic profiles, but gestational arsenic was associated with increased odds of excess adiposity among those who exceed recommendations for folic acid (>1000 μg/day). However, arsenic exposure was low and folate status was high. Gestational arsenic exposure may adversely impact child neurodevelopment and anthropometry, and maternal folate status may not modify these associations; however, future work should examine these associations in more arsenic-exposed or lower folate-status populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».