MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1425268590 · doi:10.1289/ehp.1510041

Optimal Exposure Biomarkers for Nonpersistent Chemicals in Environmental Epidemiology

2015· article· en· W1425268590 sur OpenAlexaff
Antonia M. Calafat, Matthew P. Longnecker, Holger M. Koch, Shanna H. Swan, Russ Hauser, Lynn R. Goldman, Bruce P. Lanphear, Ruthann A. Rudel, Stephanie M. Engel, Susan L. Teitelbaum, Robin M. Whyatt, Mary S. Wolff

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésBiomonitoringBiomarkerToxicologyEnvironmental chemistryBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss considerations that are essential when evaluating exposure to nonpersistent, semivolatile environmental chemicals such as phthalates and phenols (e.g., bisphenol A). A biomarker should be chosen to best represent usual personal exposures and not recent, adventitious, or extraneous exposures. Biomarkers should be selected to minimize contamination arising from collection, sampling, or analysis procedures. Pharmacokinetics should be considered; for example, nonpersistent, semivolatile chemicals are metabolized quickly, and urine is the compartment with the highest concentrations of metabolites. Because these chemicals are nonpersistent, knowledge of intraindividual reliability over the biologic window of interest is also required. In recent years researchers have increasingly used blood as a matrix for characterizing exposure to nonpersistent chemicals. However, the biologic and technical factors noted above strongly support urine as the optimal matrix for measuring nonpersistent, semivolatile, hydrophilic environmental agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations164
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Health PerspectivesMême sujetEffects and risks of endocrine disrupting chemicalsTravaux en français237 207