Linear‐No‐Threshold Default Assumptions for Noncancer and Nongenotoxic Cancer Risks: A Mathematical and Biological Critique
Notice bibliographique
Résumé
To improve U.S. Environmental Protection Agency (EPA) dose-response (DR) assessments for noncarcinogens and for nonlinear mode of action (MOA) carcinogens, the 2009 NRC Science and Decisions Panel recommended that the adjustment-factor approach traditionally applied to these endpoints should be replaced by a new default assumption that both endpoints have linear-no-threshold (LNT) population-wide DR relationships. The panel claimed this new approach is warranted because population DR is LNT when any new dose adds to a background dose that explains background levels of risk, and/or when there is substantial interindividual heterogeneity in susceptibility in the exposed human population. Mathematically, however, the first claim is either false or effectively meaningless and the second claim is false. Any dose-and population-response relationship that is statistically consistent with an LNT relationship may instead be an additive mixture of just two quasi-threshold DR relationships, which jointly exhibit low-dose S-shaped, quasi-threshold nonlinearity just below the lower end of the observed "linear" dose range. In this case, LNT extrapolation would necessarily overestimate increased risk by increasingly large relative magnitudes at diminishing values of above-background dose. The fact that chemically-induced apoptotic cell death occurs by unambiguously nonlinear, quasi-threshold DR mechanisms is apparent from recent data concerning this quintessential toxicity endpoint. The 2009 NRC Science and Decisions Panel claims and recommendations that default LNT assumptions be applied to DR assessment for noncarcinogens and nonlinear MOA carcinogens are therefore not justified either mathematically or biologically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».