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Enregistrement W4387910812 · doi:10.1016/j.ebiom.2023.104831

Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) exposure and thyroid cancer risk

2023· article· en· W4387910812 sur OpenAlexfundno aff
Maaike van Gerwen, Elena Colicino, Haibin Guan, Georgia Dolios, Girish N. Nadkarni, Roel Vermeulen, Mary S. Wolff, Manish Arora, Eric M. Genden, Lauren Petrick

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthInstitute for Research in Fundamental SciencesNational Institute for Environmental StudiesEcho FoundationBrin Wojcicki FoundationIcahn School of Medicine at Mount SinaiNational Center for Advancing Translational SciencesAndrea and Charles Bronfman Philanthropies
Mots-clésThyroid cancerMedicineThyroidInternal medicineOncologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Although per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) exposure is a potential contributor to the increasing thyroid cancer trend, limited studies have investigated the association between PFAS exposure and thyroid cancer in human populations. We therefore investigated associations between plasma PFAS levels and thyroid cancer diagnosis using a nested case-control study of patients with thyroid cancer with plasma samples collected at/before cancer diagnosis. Methods 88 patients with thyroid cancer using diagnosis codes and 88 healthy (non-cancer) controls pair-matched on sex, age (±5 years), race/ethnicity, body mass index, smoking status, and year of sample collection were identified in the Bio Me population (a medical record-linked biobank at the Icahn School of Medicine at Mount Sinai in New York); 74 patients had papillary thyroid cancer. Eight plasma PFAS were measured using untargeted analysis with liquid chromatography-high resolution mass spectrometry and suspect screening. Associations between individual PFAS levels and thyroid cancer were evaluated using unconditional logistic regression models to estimate adjusted odds ratios (OR adj ) and 95% confidence intervals (CI). Findings There was a 56% increased rate of thyroid cancer diagnosis per doubling of linear perfluorooctanesulfonic acid (n-PFOS) intensity (OR adj , 1.56, 95% CI: 1.17–2.15, P = 0.004); results were similar when including patients with papillary thyroid cancer only (OR adj , 1.56, 95% CI: 1.13–2.21, P = 0.009). This positive association remained in subset analysis investigating exposure timing including 31 thyroid cancer cases diagnosed ≥1 year after plasma sample collection (OR adj , 2.67, 95% CI: 1.59–4.88, P < 0.001). Interpretation This study reports associations between exposure to PFAS and increased rate of (papillary) thyroid cancer. Thyroid cancer risk from PFAS exposure is a global concern given the prevalence of PFAS exposure. Individual PFAS studied here are a small proportion of the total number of PFAS supporting additional large-scale prospective studies investigating thyroid cancer risk associated with exposure to PFAS chemicals. Funding National Institutes of Health grants and The Andrea and Charles Bronfman Philanthropies.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations128
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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