Associations between paediatric obesity, chemical mixtures and environmental factors, in a national cross‐sectional study of Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whilst single chemical exposures are suspected to be obesogenic, the combined role of chemical mixtures in paediatric obesity is not well understood. OBJECTIVES: We aimed to evaluate the potential associations between chemical mixtures and obesity in a population-based sample of Canadian children. METHODS: We ascertained biomonitoring and health data for children aged 3-11 from the cross-sectional Canadian Health Measures Survey from 2007 to 2019. Several chemicals of interest were measured in blood or urine and paediatric obesity was defined based on measured anthropometrics. Using quantile-based G computational analysis, we quantified the effects of three chemical mixtures selected a priori. Models were adjusted for sociodemographic and environmental factors identified through a directed acyclic graph. Results are presented through adjusted relative risks (RR) with 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: We included 9147 children. Of these, 24.1% were overweight or obese. Exposure to the mixture of bisphenol A, acrylamide, glycidamide, metals, parabens and arsenic increased the risk of childhood overweight or obesity by 45% (95% CI 1.09, 1.93), obesity by 109% (95% CI 1.27, 3.42) and central obesity by 82% (95% CI 1.30, 2.56). CONCLUSIONS: Our findings support the role of early childhood chemical exposures in paediatric obesity and the potential combined effects of chemicals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».