Biomerkers van blootstelling. Analyse van covariabelen

Transcriptie

1 Biomerkers van blootstelling Analyse van covariabelen De analyse van covariabelen heeft 2 doelstellingen: 1. Significante covariabelen selecteren om na te gaan welke factoren bijdragen tot de variabiliteit van de blootstellingsmerker. In het analyseplan zijn voor iedere blootstellingsmerker alle mogelijke covariabelen aangeduid. Deze worden eerst getest in een univariate analyse (met blootstellingsmerker als afhankelijke variabele en covariabele als onafhankelijke variabele). Indien het significantie-niveau kleiner is dan 0.10 wordt de covariabele weerhouden. Alle weerhouden covariabelen worden samen getest in een stepwise multipele regressieanalyse waarbij het significantieniveau voor behoud in het model staat op De confounders (leeftijd moeder, ooit gerookt en roken tijdens de zwangerschap) worden in het model geforceerd, onafhankelijk van hun significantie-niveau. Vervolgens worden vanuit een multiple regressie-model de R-kwadraten berekend voor voor iedere confounder, voor iedere geselecteerde covariabelen en voor gebied. Eerst wordt het model met enkel de leeftijd van de moeder (= 1 e confounder) gefit. Op basis van dit model wordt de R kwadraat waarde voor de leeftijd van de moeder berekend. Vervolgens wordt het rookgedrag (eerst ooit gerookt, daarna roken tijdens de zwangerschap ) in het model geïntroduceerd. De R kwadraat voor rookgedrag moet dus als volgt geïnterpreteerd worden: hoeveel % van de variabiliteit verklaart het rookgedrag van de moeder na rekening gehouden te hebben met de leeftijd van de moeder. Dan worden één voor één de geïdentificeerde covariabelen in het model opgenomen. Ook deze R kwadraat waarden zijn conditioneel: ze geven het percentage van de variabiliteit weer dat bijkomend verklaard wordt na correctie voor alle andere variabelen die reeds in het model aanwezig waren. Tenslotte wordt gebied toevoegd. De R kwadraat waarde voor gebied geeft dus weer hoeveel gebied extra verklaart na rekening gehouden te hebben met de confounders en de covariabelen. 2. svergelijking na correctie voor confounders en covariabelen. In appendix C worden de blootstellingsmerkers vergeleken tussen de 8 gebieden, na correctie voor vaste confounders, namelijk leeftijd en rookgedrag. De gebiedsvergelijking wordt nu nogmaals herhaald, maar met correctie voor de vaste confounders, samen met de covariabelen die geselecteerd werden in de stepwise regressie-analyse. In de tabellen wordt een overzicht gegeven van 3 analyses: 1. gebiedsvergelijking van ruwe gegevens; 2. gebiedsvergelijking van gegevens na correctie voor vaste confounders; 3. gebiedsvergelijking van gegevens na correctie voor vaste confounders en significante covariabelen. 1

2 Dioxine-achtige stoffen (Calux) uitgedrukt per gram vet ln transformatie VASTE CONFOUNDERS leeftijd 0,0016 Niet lineair roken ooit 0,0023 Niet lineair (a) roken zwangerschap 0,0008 Negatief COVARIABELEN dierlijk vet 0,0057 Positief GEBIED gebied 0,0618 (a) niet-rokers = rokers > zware rokers (niet significant) Dierlijk vet 2

3 SOM VAN PCBs (congeneren ) uitgedrukt per gram vet ln transformatie VASTE CONFOUNDERS leeftijd 0,1690 Positief roken ooit 0,0007 Positief roken zwangerschap 0,0028 Negatief COVARIABELEN BMI 0,0202 Negatief kip 0,0080 Positief vette vis 0,0043 Positief lokale zuivel 0,0057 Positief GEBIED gebied 0,1071 BMI Kip (g vet) Lokale zuivel Vette vis (g vet) 3

4 DDE uitgedrukt per gram vet ln transformatie VASTE CONFOUNDERS leeftijd 0,0510 Positief roken ooit 0,0005 Niet lineair (a) roken zwangerschap 0,0008 Negatief COVARIABELEN seizoen 0,0188 Niet lineair (b) paling 0,0051 Positief lokale zuivel 0,0043 Positief lokale groente 0,0243 Positief pesticiden beroep 0,0078 Positief laboratoriumwerk 0,0048 Negatief pesticiden thuis 0,0056 Positief GEBIED gebied 0,0806 (a) niet-rokers = rokers < zware rokers (niet significant) (b) hoger in herfst en winter Lokale groenten Seizoen Pesticiden op het werk (duur) Gebruik van pesticiden in tuin Paling (g vet) Werken in laboratorium Lokale zuivel 4

5 Hexachloorbenzeen (HCB) uitgedrukt per gram vet ln transformatie VASTE CONFOUNDERS leeftijd 0,0280 Positief roken ooit 0,0009 Niet lineair (a) roken zwangerschap 0,0013 Negatief COVARIABELEN inkomen 0,0093 Negatief seizoen 0,0250 Niet lineair (b) lokale groente 0,0134 Positief GEBIED gebied 0,1358 (a) lager in niet-rokers en in zware rokers (niet significant) (b) hoger in winter Winter Lokale groenten Inkomen 5

6 Cadmium (Cd) ln transformatie R-qsuare Richting van VASTE CONFOUNDERS leeftijd Niet lineair roken Niet lineair COVARIABELEN seizoen 0,0256 Niet lineair (a) Fruit niet-geschild 0,0054 Negatief GEBIED gebied 0,0175 (a) hoger in zomer Fruit niet-geschild Seizoen gebied

7 Lood (Pb) ln transformatie VASTE CONFOUNDERS leeftijd 0,0124 Positief roken ooit 0,0008 Niet lineair (a) roken zwangerschap 0,0006 Positief COVARIABELEN verf via hobby 0,0152 Positief GEBIED gebied 0,0083 (a) lager in niet-rokers en in zware rokers (niet significant) Verf in hobby 7