基于开放数据库的暴露组的方法研究:金属混合物暴露与高尿素血症之间的关联分析

科学领域:

• 环境健康 环境健康
• 毒理学 毒理学 毒理学
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 暴露组概念承认人类持续暴露于各种环境因素.
• 分析复杂的环境混合物及其对健康的影响需要先进的分析方法.

研究的目的:

• 调查混合金属暴露和高尿素血 (HUA) 之间的关系.
• 评估可解释机器学习 (EML) 和因果调解分析 (CMA) 对暴露组数据分析的实用性.

主要方法:

• 利用国家健康和营养检查调查 (NHANES) 数据 (2011-2020年) 来自13,780名个人.
• 采用多重物流回归 (MLR),受限立方线回归 (RCS) 和EML来评估金属-HUA关联.
• 应用CMA与4-way分解来检查涉及BMI,eGFR和金属的相互作用和调解效应.

主要成果:

• 高尿路血症的患病率为18.91%.
• 在,,和暴露与HUA风险之间观察到积极的关联.
• 身体质量指数 (BMI) 和估计的球过率 (eGFR) 被确定为影响EMLHUA风险的关键变量.
• 亚组分析证实了不同BMI类别中,,和HUA之间的积极关联.
• CMA发现,BMI调解了32.12%的-HUA关联,与3.88%的相互作用效应.

结论:

• 接触重金属,包括和,会增加患高尿血的风险.
• 在HUA的发展中,BMI和eGFR是重要的调解者,并与金属相互作用.
• 在未来的暴露组研究中,EML和CMA是有前途的分析工具.