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Enregistrement W4362699733 · doi:10.1016/j.scitotenv.2023.163327

Descriptive analysis of organophosphate ester metabolites in a pan-Canadian pregnancy cohort

2023· article· en· W4362699733 sur OpenAlexafffundabout
Jillian Ashley‐Martin, Susan MacPherson, Zhao Zhao, Éric Gaudreau, Gilles Provencher, Mandy Fisher, Michael M. Borghese, Maryse F. Bouchard, Linda Booij, Tye E. Arbuckle

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHealth CanadaInstitut National de Santé Publique du QuébecInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteStatistics Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMetaboliteChemistryBiomonitoringOrganophosphateUrinePopulationChromatographyGas chromatography–mass spectrometryEnvironmental chemistryLiquid chromatography–mass spectrometryMass spectrometryBiologyMedicinePesticideBiochemistryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organophosphate esters (OPEs) are widely used in numerous consumer products for their flame retardant and plasticizing properties. Despite potential widespread exposure, biomonitoring data during critical windows of development are scarce and limited to the most widely studied metabolites. We quantified urinary concentrations of multiple OPE metabolites in a vulnerable Canadian population. Using data and biobanked specimens from the Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) study (2008-2011), we measured first trimester urinary concentrations of 15 OPE metabolites as well as one flame retardant metabolite and quantified associations with sociodemographic and sample collection characteristics in 1865 pregnant participants. We applied 2 different analytical methods to quantify OPEs, one using UItra-Performance Liquid Chromatography coupled to tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS) and the other using Atmospheric Pressure Gas Chromatography coupled to mass spectrometry (APGC-MS/MS) with sensitive limits of detection (0.008-0.1 μg/L). We modelled associations between sociodemographic and sample collection characteristics and specific gravity-standardized chemical concentrations. Six OPE metabolites were detected in the majority (68.1-97.4 %) of participants. Bis-(2-chloroethyl) hydrogen phosphate had the highest detection rate (97.4 %). Diphenyl phosphate had the highest geometric mean concentration (0.657 μg/L). Metabolites of tricresyl phosphate were detected in few participants. Associations between sociodemographic characteristics varied according to each OPE metabolite. Pre-pregnancy body mass index tended to be positively associated with OPE metabolite concentrations whereas age tended to be inversely associated with OPE concentrations. OPE concentrations were, on average, higher in urine samples collected in the summer than other seasons the winter. We present the largest biomonitoring study of OPE metabolites in pregnant people to date. These findings demonstrate widespread exposure to OPEs and their metabolites and identify subpopulations who may experience heightened exposure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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