The promise and challenges of exposomics in child health research
Notice bibliographique
Résumé
Childhood health is shaped by environmental exposures during sensitive windows of development. Longitudinal pregnancy and child cohorts have been designed to establish links between environmental exposures and child outcomes. The majority of studies focus on single exposures or groups of exposures and a specific health domain. The emerging field of exposomics aims to capture the totality of environmental exposures and through a multi-omics approach identify the biological response that mediates environmental triggers of health outcomes. Neighbourhood-level and individual-level environmental variables are measured by multidisciplinary methods to capture the exposome. Exposomics is in its infancy, but thus far a few multi-cohort projects have put this concept into practice and implemented a comprehensive measurement of the exposome during prenatal and early postnatal periods to determine associations with child health outcomes. Early findings have highlighted that children are exposed to a distinct collection of exposures in the womb and after birth and these development-specific exposures are associated with distinct molecular signatures. Exposomics has also proven useful in identifying the most important environmental drivers of child health and potential sources. Thus, this emerging field has the potential to inform public health interventions that promote healthy environments and identify the most vulnerable children. IMPACT: Discusses the emerging field of exposomics as a comprehensive approach to investigating environmental drivers of child health. Highlights current efforts to study the early life exposome and key findings. Identifies the value, challenges and limitations in exposomic research in child health.
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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 | 0,153 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».