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Enregistrement W4317181863 · doi:10.1289/isee.2022.o-op-027

Associations between organochlorine pesticide mixtures and sex steroid hormones modified by age, gender and body mass index in the US 2011-2016: a quantile-based g-computation approach

2022· article· en· W4317181863 sur OpenAlexaff
Juwel Rana, Angela Nyamekye Osei, Divine-Favour Chichenim Ofili, Edgar Ortíz‐Brizuela, Rakibul M. Islam, Alexander P. Keil

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSex hormone-binding globulinTestosterone (patch)Body mass indexNational Health and Nutrition Examination SurveyHexachlorobenzeneEndocrinologyConfoundingHormoneInternal medicineChemistryPesticidePhysiologyBiologyMedicineAndrogenPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Toxicological studies have shown adverse effects of organochlorine pesticides on reproductive function in animals; however, human studies are limited and mostly on a single pesticide. This study, therefore, examined the combined effects of lipid-adjusted serum concentrations of organochlorine pesticides and sex hormones in the US and to what extent these associations vary by age, gender, and body mass index (BMI). METHODS: We have used six years of repeated cross-sectional data that consist of three consecutive National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) cycles from 2011 to 2016. Serum concentrations of seven organochlorine pesticides (β-hexachlorocyclohexane, hexachlorobenzene, oxychlordane, p,p'-dichlorodiphenyltrichloroethene, p,p'-dichlorodiphenyltrichlorethane, trans-Nonachlor, and Mirex) were used as mixtures. The sex hormones considered were testosterone in nmol/L (n=798), estradiol in pmol/L (n=528 in), sex hormone-binding globulin -SHBG in nmol/L (n=497), and testosterone/estradiol in pg/mL (n=528). Quantile-based g-computation method was used for mixture effects, adjusting for potential confounders, and survey design. RESULTS: Results showed that lipid-adjusted pesticide mixtures had an inverse association with testosterone (β=-1.02, 95% CI: -1.81, -0.23; p= 0.012), estradiol (β= -663.16, 95% CI: -1232.09, -94.23, p= 0.022), SHBG (β= -14.62, 95% CI: -32.00, 2.77, p=0.100) and testosterone/estradiol (β= -3.06, 95% CI: -17.41, 11.29, p= 0.676). These associations were modified by gender with higher precisions for testosterone (Male: -1.90, 95% CI: -3.46, -0.35, pint= 0.003; Female: -0.79, 95% CI: -1.60, 0.02, p= 0.003). Moreover, age and BMI also significantly modified the effects of pesticide mixtures on sex hormones with higher precision in testosterone and estradiol. CONCLUSIONS: Our study suggests that pesticide mixture is inversely associated with sex hormones in the US population aged 12-80 years old, and these associations are modified by age, gender, and BMI. Intervention should be focused on reducing pesticide mixture exposures focusing on vulnerable communities. KEYWORDS: Pesticides; Mixture; Testosterone; Hormones; Quantile g-computation

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
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