Évaluation de l’association entre l’exposition postnatale aux p,p’-DDT et p,p’-DDE et l’indice de masse corporelle chez les enfants japonais
Bibliographic record
Abstract
Les enfants sont exposés au p,p’-dichlorodiphényltrichloroéthane (p,p’-DDT) et au p,p’-dichlorodiphényldichloroéthylène (p,p’-DDE) par transfert placentaire et par le lait maternel. Plusieurs études laissent croire que cette exposition pourrait avoir un impact sur l’indice de masse corporelle (IMC) pendant l’enfance. Le but de notre étude était d’évaluer l’association entre l’exposition par le lait maternel et l’IMC des enfants japonais âgés de 42 mois. Nous avons utilisé les données d’une étude pilote (n=290) de la Japan Environment and Children Study (JECS). Le p,p’-DDT et le p,p’-DDE ont été mesurés dans le lait maternel, et les concentrations chez l’enfant ont été estimées pour trois périodes (0-6 mois, 6-12 mois, 12-24 mois) à l’aide d’un modèle de toxicocinétique. Les associations avec l’IMC à 42 mois ont été évaluées à l’aide de modèles de régression linéaire multivariée. Aucune association n’a été observée avec les concentrations de p,p’-DDT mesurées dans le lait maternel, ni avec les concentrations estimées chez les enfants. Des associations positives avec les concentrations de p,p’-DDE estimées ont été observées chez les filles. Chaque augmentation d’un logarithme naturel dans les concentrations estimées était associée avec une augmentation du score z de l’IMC de 0.23 (I.C. 95% : 0.01, 0.45) pour la période d’exposition 0-6 mois, de 0.26 (I.C. 95% : 0.06, 0.47) pour la période 6-12 mois, et de 0.24 (I.C. 95% : 0.05, 0.43) pour la période de 12-24 mois. Ces associations étaient dans le même ordre de grandeur que l’association observée dans une méta-analyse publiée récemment (augmentation du score z de l’IMC de 0.13 par augmentation d’un logarithme naturel dans l’exposition prénatale), ce qui supporte l’hypothèse que l’exposition développementale au p,p’-DDE est associée avec une augmentation de l’IMC durant l’enfance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".