Is the cholesterol-perfluoroalkyl substance association confounded by dietary fiber intake?: a Bayesian analysis of NHANES data with adjustment for measurement error in fiber intake
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum concentrations of total cholesterol and related lipid measures have been associated with serum concentrations of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) in humans, even among those with only background-level exposure to PFAS. Fiber is known to decrease serum cholesterol and a recent report based on National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) showed that PFAS and fiber are inversely associated. We hypothesized that confounding by dietary fiber may account for some of the association between cholesterol and PFAS. METHODS: We implemented a Bayesian correction for measurement error in estimated intake of dietary fiber to evaluate whether fiber confounds the cholesterol-PFAS association. The NHANES measure of diet, two 24-h recalls, allowed calculation of an estimate of the "true" long-term fiber intake for each subject. We fit models to the NHANES data on serum cholesterol and serum concentration of perfluorooctanoic acid (PFOA) and two other PFAS for 7,242 participants in NHANES. RESULTS: The Bayesian model, after adjustment for soluble fiber intake, suggested a decrease in the size of the coefficient for PFOA by 6.4% compared with the fiber-unadjusted model. CONCLUSIONS: The results indicated that the association of serum cholesterol with PFAS was not substantially confounded by fiber intake.
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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 | 0,083 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».