母亲暴露对出生结果的影响,使用三个出生队列的协调数据
Zlatan Feric1, Daniel Beene2, Antonio J Signes-Pastor3,4,5
1Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA.
Toxicology and environmental health sciences
|February 25, 2026
概括
协调出生队列数据增加了样本大小,但没有提高评估暴露和出生结果的统计能力. 仔细规划对于多队列研究至关重要.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 生殖流行病学 生殖流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 尿液中的度是产生不良分娩结果的潜在危险因素.
- 评估这些关联需要大样本,往往需要多队列研究.
研究的目的:
- 评估尿水平与各种出生结果之间的关联.
- 评估协调来自三个独立出生队列的数据的实用性:纳瓦霍出生队列研究 (NBCS),新罕布什尔出生队列研究 (NHBCS) 和PROTECT中心研究.
主要方法:
- 从NBCS,NHBCS和PROTECT (N=3222) 统一数据,通过调整可变格式并根据实验室方法差异进行调整.
- 分析出生体重,头周长,长度,妊娠年龄,早产发病率和妊娠年龄的大小与尿度相关.
- 解决了一些挑战,包括缺少的数据和生物标本收集和实验室分析的队列特定调整.
主要成果:
- 与个人队列相比,聚合分析并不总是显示统计能力的增加.
- 对暴露的影响估计通常是减弱的,具有宽或扩展的置信区间.
- 队列间的变化,包括缺少的物种化数据,限制了聚合结果的解释性和精度.
结论:
- 数据协调增加了样本规模,但不一定提高了统计能力或加强了和出生结果的观察到的关联.
- 显著的挑战来自于数据收集,实验室方法和队列间的共同变量之间的差异.
- 强调需要谨慎解释来自异质数据的聚合结果,并强调前性规划对多队列数据协调的重要性.
