Maternal blood concentrations of toxic metal(loid)s and trace elements from preconception to pregnancy and transplacental passage to fetuses
Notice bibliographique
Résumé
Intrauterine exposure to heavy metals may adversely affect the developing fetus and health later in life, while certain trace elements may be protective. There is limited data on their dynamic fluctuation in circulating concentration of women from preconception to pregnancy and the degree of transplacental passage to fetus. Such information is critically needed for an optimal design of research studies and intervention strategies. In the present study, we profiled the longitudinal patterns and trajectories of metal(loid)s and trace elements from preconception to late pregnancy and in newborns. We measured whole blood metal(loid)s in women at preconception, 16, 24 and 32 weeks of gestation and in cord blood in 100 mother-newborn pairs. Our data showed that the mean concentrations of mercury (Hg), lead (Pb), rubidium (Rb), manganese (Mn), and iron (Fe) were lower during early-, mid-, and late-pregnancy than at preconception. Copper (Cu), and calcium (Ca) concentrations increased after pregnancy (Cu 798 versus 1353, 1488, and 1464 μg/L). Concentrations at preconception were correlated with those during pregnancy for all examined metal(loid)s. Maternal Hg, Pb, and Se concentrations at late-pregnancy were correlated with those in newborn cord blood in various degrees (correlation coefficients: Hg 0.66, Pb 0.29, Se 0.39). The estimated placental transfer ratio for toxic metal(loid)s ranging from 1.68 (Hg) to 0.18 (Cd). Two trajectory groups were identified for Hg, Pb, Cd, Se concentrations. Hg concentrations may be correlated with maternal education levels. The study is the first to present longitudinal circulating concentration trajectories of toxic metal(loid)s and trace elements from preconception to pregnancy stages. A high degree of transplacental passage was observed in toxic metals Pb and Hg which may pose hazards to the developing fetus.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».