Polybrominated diphenyl ethers in type 2 diabetes mellitus cases and controls: Repeated measurements prior to and after diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have reported associations between certain persistent organic pollutants (POPs) and type 2 diabetes mellitus (T2DM). Polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) are a class of POPs that are found in increasing concentrations in humans. Although obesity is a known risk factor for T2DM and PBDEs are fat-soluble, very few studies have investigated associations between PBDEs and T2DM. No longitudinal studies have assessed associations between repeated measurements of PBDE and T2DM in the same individuals and compared time trends of PBDEs in T2DM cases and controls. OBJECTIVES: To investigate associations between pre- and post-diagnostic measurements of PBDEs and T2DM and to compare time trends of PBDEs in T2DM cases and controls. METHODS: Questionnaire data and serum samples from participants in the Tromsø Study were used to conduct a longitudinal nested case-control study among 116 T2DM cases and 139 controls. All included study participants had three pre-diagnostic blood samples (collected before T2DM diagnosis in cases), and up to two post-diagnostic samples after T2DM diagnosis. We used logistic regression models to investigate pre- and post-diagnostic associations between PBDEs and T2DM, and linear mixed-effect models to assess time trends of PBDEs in T2DM cases and controls. RESULTS: We observed no substantial pre- or post-diagnostic associations between any of the PBDEs and T2DM, except for BDE-154 at one of the post-diagnostic time-points (OR = 1.65, 95% CI: 1.00, 2.71). The overall time trends of PBDE concentrations were similar for cases and controls. DISCUSSION: The study did not support PBDEs increasing the odds of T2DM, prior to or after T2DM diagnosis. T2DM status did not influence the time trends of PBDE concentrations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».