A randomized controlled trial of a housing intervention to reduce endocrine disrupting chemical exposures in children
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have considered household interventions for reducing endocrine disrupting chemical (EDC) exposures. We conducted a secondary analysis of a randomized controlled trial, originally designed to reduce lead exposure, to evaluate if the intervention lowered EDC exposures in young children. Study participants were children from the Cincinnati, Ohio area (n = 250, HOME Study). Prenatally, families received a housing intervention that included paint stabilization and dust mitigation, or as a control, injury prevention measures. At 24-months, we measured organophosphate esters (OPEs) and phthalates or their metabolites in dust and urine. We measured perfluoroalkyl substances (PFAS) in dust and serum at 24- and 36-months, respectively. We assessed associations between dust and biomarker EDCs using Spearman correlations, characterized EDC mixtures via principal components analysis, and investigated treatment effects using linear regression. To mitigate selection bias, we fit statistical models using inverse probability of retention weights. Correlations between dust EDCs and analogous biomarkers were weak-to-moderate (ρ's ≤ 0.3). The intervention was associated with 23 % (95 % CI: -38, -3) lower urinary DEHP metabolites and, in a per-protocol analysis, 34 % lower (95 % CI: -55, -2) urinary MBZP. Additionally, among Black or African American children, the intervention was associated with lower serum concentrations of several PFAS (e.g., -42 %; 95 % CI: -63, -8 for PFNA). Household interventions that include paint stabilization and dust mitigation may reduce childhood exposures to some phthalates and PFAS in Blacks/African Americans. These findings highlight the need for larger studies with tailored and sustained housing interventions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».