Cardiometabolic health and per and polyfluoroalkyl substances in an Inuit population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The cardiometabolic health status of Inuit in Nunavik has worsened in the last thirty years. The high concentrations of perfluoroalkyl acids (PFAAs) may be contributing to this since PFAAs have been linked with hypercholesterolemia, diabetes, and high blood pressure. The aim of this study was to examine the association between a PFAAs mixture and lipid profiles, Type II diabetes, prediabetes, and high blood pressure in this Inuit population. METHODS: We included 1212 participants of the Qanuilirpitaa? 2017 survey aged 16-80 years. Two mixture models (quantile g-computation and Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR)) were used to investigate the associations between six PFAAs (PFHxS, PFOS, PFOA and three long-chain PFAAs (PFNA, PFDA and PFUnDA)) with five lipid profiles and three cardiometabolic outcomes. Non-linearity and interaction between PFAAs were further assessed. RESULTS: An IQR increase in all PFAAs congeners resulted in an increase in total cholesterol (β 0.15, 95% confidence interval (CI) 0.06, 0.24), low-density lipoprotein cholesterol (LDL) (β 0.08, 95% CI 0.01, 0.16), high-density lipoprotein cholesterol (HDL) (β 0.04, 95% CI 0.002, 0.08), apolipoprotein B-100 (β 0.03, 95% CI 0.004, 0.05), and prediabetes (OR 1.80, 95% CI 1.11, 2.91). There was no association between PFAAs and triglycerides, diabetes, or high blood pressure. Long-chain PFAAs congeners were the main contributors driving the associations. Associations were largely linear, and there was no evidence of interaction between the PFAAs congeners. CONCLUSIONS: Our study provides further evidence of increasing circulating lipids with increased exposure to PFAAs. The increased risk of prediabetes points to the influence of PFAAs on potential clinical outcomes. International regulation of PFAAs is essential to curb PFAAs exposure and related health effects in Arctic communities.
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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) | 0,001 | 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 ».