Phthalate exposure and subfecundity in preconception couples: A nested case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phthalates (PAEs) are endocrine-disrupting chemicals ubiquitously found in the environment. This study aimed to examine the association between exposure of PAEs and subfecundity in preconception couples. METHODS: This is a nested case-control study based on preconception cohort. Preconception couples with intention to conceive were enrolled and followed up until a clinically confirmed pregnancy or 12 menstrual cycles of preparation for conception. A total of 107 couples with subfecundity- time to pregnancy (TTP) more than 12 menstrual cycles, and 144 couples ≤12 cycles were included in the analysis. The levels of PAE metabolites in one spot urine samples were detected and compared between the groups. The weighted quantile sum (WQS) regression model and Bayesian kernel machine regression (BKMR) model were used to examine the joint effects of couples' exposure to PAEs on subfecundity. RESULTS: Using the multivariate binary logistic regression model, compared to the lowest quartile of urinary ∑PAEs concentration group, both preconception females (aOR=2.42, 95% CI: 1.10-5.30, p=0.027) and males (aOR=2.99, 95% CI: 1.36-6.58, p=0.006) in the highest quartile group had an increased risk of subfecundity, and a dose-response relationship was observed between PAEs and the risk of subfecundity. The WQS analyses found that co-exposure to PAE mixture was a risk factor for subfecundity in preconception female (aOR=1.76, 95% CI: 1.38-2.26, p<0.001), male (aOR=1.58, 95% CI: 1.20-2.08, p=0.001), and couple (aOR=2.39, 95% CI: 1.61-3.52, p<0.001). The BKMR model found a positive combined effect of mixed exposure to PAEs on the risk of subfecundity. CONCLUSIONS: PAEs increase the risk of subfecundity in preconception couples. Our research reinforced the need of monitoring PAE exposure for the purpose of improving human reproductive health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».