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Enregistrement W4408675651 · doi:10.1016/j.envint.2025.109392

Periods of susceptibility for associations between phthalate exposure and preterm birth: Results from a pooled analysis of 16 US cohorts

2025· article· en· W4408675651 sur OpenAlexaff
Alexa Friedman, Barrett M. Welch, Alexander P. Keil, Michael S. Bloom, Joseph M. Braun, Jessie P. Buckley, Dana Dabelea, Pam Factor‐Litvak, John D. Meeker, Karin B. Michels, Vasantha Padmanabhan, Anne P. Starling, Clarice R. Weinberg, Jenny Aalborg, Akram N. Alshawabkeh, Emily S. Barrett, Alexandra M. Binder, A Bradman, Nicole R. Bush, Antonia M. Calafat, David E. Cantonwine, Kate E. Christenbury, José F. Cordero, Stephanie M. Engel, Brenda Eskenazi, Kim G. Harley, Russ Hauser, Julie B. Herbstman, Nina Holland, Tamarra James‐Todd, Anne Marie Z. Jukic, Bruce P. Lanphear, Thomas F. McElrath, Carmen Messerlian, Roger Newman, Ruby H.N. Nguyen, Katie M. O’Brien, Virginia Rauh, J. Bruce Redmon, David Q. Rich, Emma M. Rosen, Sheela Sathyanarayana, Rebecca J. Schmidt, Amy E. Sparks, Shanna H. Swan, Christina Wang, Deborah J. Watkins, Abby G. Wenzel, Allen J. Wilcox, Kimberly Yolton, Yu Zhang, Ami R. Zota, Kelly K. Ferguson

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentSimons Foundation Autism Research InitiativeMomenta PharmaceuticalsNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPhthalatePooled analysisMedicineEnvironmental healthDemographyMeta-analysisInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Phthalate exposure during pregnancy has been associated with preterm birth, but mechanisms of action may depend on the timing of exposure. OBJECTIVE: Investigate critical periods of susceptibility during pregnancy for associations between urinary phthalate metabolite concentrations and preterm birth. METHODS: Individual-level data were pooled from 16 US cohorts (N = 6045, n = 539 preterm births). We examined trimester-averaged urinary phthalate metabolite concentrations. Most phthalate metabolites had 2248, 3703, and 3172 observations in the first, second, and third trimesters, respectively. Our primary analysis used logistic regression models with generalized estimating equations (GEE) under a multiple informant approach to estimate trimester-specific odds ratios (ORs) of preterm birth and significant (p < 0.20) heterogeneity in effect estimates by trimester. Adjusted models included interactions between each covariate and trimester. RESULTS: Differences in trimester-specific associations between phthalate metabolites and preterm birth were most evident for di-2-ethylhexyl phthalate (DEHP) metabolites. For example, an interquartile range increase in mono (2-ethylhexyl) phthalate (MEHP) during the first and second trimesters was associated with ORs of 1.15 (95 % confidence interval [CI]: 0.99, 1.33) and 1.11 (95 % CI: 0.97, 1.28) for preterm birth, respectively, but this association was null in the third trimester (OR = 0.91 [95 % CI: 0.76, 1.09]) (p-heterogeneity = 0.03). CONCLUSION: The association of preterm birth with gestational biomarkers of DEHP exposure, but not other phthalate metabolites, differed by the timing of exposure. First and second trimester exposures demonstrated the greatest associations. Our study also highlights methodological considerations for critical periods of susceptibility analyses in pooled studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,017
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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