Prenatal Exposure to Per- and Polyfluoroalkyl Substances and ASD-Related Symptoms in Early Childhood: Mediation Role of Steroids
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies regarding the associations between perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFAS) and autism spectrum disorder (ASD) have yielded inconsistent results, with the underlying mechanisms remaining unknown. In this study, we quantified 13 PFAS in cord serum samples from 396 neonates and followed the children at age 4 to assess ASD-related symptoms. Our findings revealed associations between certain PFAS and ASD-related symptoms, with a doubling of perfluorononanoic acid (PFNA), perfluorodecanoic acid (PFDA), and perfluoroundecanoic acid (PFUnDA) concentrations associated with respective increases of 1.79, 1.62, and 1.45 units in language-related symptoms and PFDA exhibiting an association with higher score of sensory stimuli. Nonlinear associations were observed in the associations of 6:2 chlorinated polyfluorinated ether sulfonate (Cl-PFAES) and 8:2 Cl-PFAES with ASD-related symptoms. Employing weighted quantile sum (WQS) regression, we observed significant mixture effects of multiple PFAS on all domains of ASD-related symptoms, with PFNA emerging as the most substantial contributor. Assuming causality, we found that 39-40% of the estimated effect of long-chain PFAS (PFUnDA and PFDoDA) exposure on sensory stimuli was mediated by androstenedione. This study provides novel epidemiological data about prenatal PFAS mixture exposure and ASD-related symptoms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».