Legacy, alternative, and precursor PFAS and associations with lipids and liver function biomarkers: results from a cross-sectional analysis of adult females in the MIREC-ENDO study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Legacy per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) can promote dyslipidemia; however, evidence is lacking for alternative and precursor PFAS. We investigated associations between serum concentrations of 31 PFAS and concurrently measured lipids and liver function biomarkers. METHODS: PFAS, lipids, and liver function biomarkers were analyzed in serum samples provided by 282 adult females participating in a 2018-2021 follow-up study of a Canadian pregnancy cohort. We examined percent differences in outcomes continuously for 17 PFAS with >50% detection and as detected vs. not detected for 14 PFAS with 10-50% detection. We also examined associations with the sum of 7 PFAS recommended by the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine guidance report on PFAS testing and 17 PFAS. We used weighted quantile sum (WQS) and quantile g-computation models to estimate joint associations. RESULTS: Each two-fold increase in concentrations of PFHxS, PFOS, PFNA, PFDA, PFHpS, and Σ7PFAS were associated with up to 7% higher total and LDL cholesterol and the TC:HDL ratio. Individuals with detectable concentrations of N-EtFOSA, N-MeFOSA, PFBS, and 9Cl-PF3ONS had up to 17% higher total and LDL cholesterol and TC:HDL. Each one-quartile increase in the mixture of 7 PFAS was associated with up to 10% higher total and LDL cholesterol. Adding additional PFAS to the mixture (17 PFAS) made estimates less precise in WQS models and attenuated associations to the null in quantile g-computation models. CONCLUSION: Alternative and precursor PFAS, including replacements for legacy PFAS, are associated with higher cholesterol levels; prospective studies are required to confirm these findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».