Evaluating the association between longitudinal exposure to a PFAS mixture and adolescent cardiometabolic risk in the HOME Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exposure to per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) throughout gestation and childhood may impact cardiometabolic risk. Methods: In 179 HOME Study participants (Cincinnati, OH; recruited 2003–2006), we used latent profile analysis to identify two distinct patterns of PFAS exposure from serum concentrations of four PFAS measured at birth and ages 3, 8, and 12 years. We assessed the homeostatic model of insulin resistance, triglycerides-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio, leptin-to-adiponectin ratio, systolic blood pressure, visceral fat, and hemoglobin A1c levels at age 12 years. We used multivariable linear regression to assess the association of membership in the longitudinal PFAS mixture exposure group with a summary measure of overall cardiometabolic risk and individual components. Results: One PFAS exposure profile (n = 66, 39%) had higher geometric means of all PFAS across all visits than the other. Although adjusted associations were null in the full sample, child sex modified the association of longitudinal PFAS mixture exposure group with overall cardiometabolic risk, leptin-to-adiponectin ratio, systolic blood pressure, and visceral fat (interaction term P values: 0.02–0.08). Females in the higher exposure group had higher cardiometabolic risk scores (ß = 0.43; 95% CI = −0.08, 0.94), systolic blood pressures (ß = 0.6; 95% CI = 0.1, 1.1), and visceral fat (ß = 0.44; 95% CI = −0.13, 1.01); males had lower cardiometabolic risk scores (ß = −0.52; 95% CI = −1.06, −0.06), leptin-to-adiponectin ratios (ß = −0.7; 95% CI = −1.29, −0.1), systolic blood pressures (ß = −0.14; 95% CI = −0.7, 0.41), and visceral fat (ß = −0.52; 95% CI = −0.84, −0.19). Conclusions: Exposure to this PFAS mixture throughout childhood may have sex-specific effects on adolescent cardiometabolic risk.
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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 | 0,008 | 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 | 0,001 |
| 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 ».