Associations of pre- and postnatal per- and polyfluoroalkyl substance exposure with adolescents’ eating behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), persistent environmental chemicals, may act as obesogens by interacting with neuroendocrine pathways regulating energy homeostasis and satiety signals influencing adolescent eating behaviors. Methods: In 211 HOME Study adolescents (Cincinnati, OH; recruited 2003–2006), we measured PFAS concentrations in serum collected during pregnancy, at delivery, and at ages 3, 8, and 12 years. Caregivers completed the Child Eating Behavior Questionnaire (CEBQ) at age 12, and we calculated food approach and food avoidance scores. Using quantile-based g-computation, we estimated covariate-adjusted associations between a mixture of four gestational PFAS and CEBQ scores. We identified high (n = 76, 36%) and low (n = 135, 64%) longitudinal PFAS mixture exposure profiles between delivery and age 12 years using latent profile analysis and related these to CEBQ scores. We examined whether child sex or physical activity modified these associations. Results: We observed no association of gestational PFAS mixture with food approach or food avoidance scores. Children in the higher longitudinal PFAS mixture profile had slightly higher food approach scores ( β : 0.47, 95% CI: −0.27, 1.23) and similar food avoidance scores ( β : −0.15, 95% CI: −0.75, 0.46) compared with children in the lower profile. We found some evidence that higher physical activity favorably modified the association between longitudinal PFAS mixture profiles and emotional overeating (interaction P value = 0.13). Child sex did not consistently modify any associations. Conclusions: Serum PFAS concentrations were not consistently linked to adolescent eating behaviors in this study, suggesting alternative pathways, such as metabolic rate, may underlie previously observed associations between PFAS exposure and childhood obesity.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».