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Enregistrement W1887357633 · doi:10.1002/9780470744307.gat009

Evaluation of Toxicological Interactions for the Dose‐Response Assessment of Chemical Mixtures

2009· other· en· W1887357633 sur OpenAlexaff
Kannan Krishnan, Sastry Isukapalli, Jonathan Boyd

Notice bibliographique

RevueGeneral, Applied and Systems Toxicology · 2009
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingWeightingInternal doseBiological systemBiochemical engineeringChemistryComputer sciencePharmacologyPharmacokineticsMedicineEngineeringBiologyRadiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dose‐response assessment for chemical mixtures involves the characterization of the relationship between administered dose (or more appropriately target tissue dose) and tissue response, in order to facilitate the determination of safe exposure levels for humans. When interactions among chemicals occur, the consideration of mechanisms would be necessary for the conduct of scientifically sound dose‐response assessment for mixtures. The present chapter focusses on the current approaches for evaluating toxicological interactions for the dose‐response assessment of chemical mixtures. The approaches described in this chapter include: (i) interaction matrix method, (ii) interaction weighting ratio method and (iii) physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modelling. The unique use of PBPK models in predicting the change in tissue dose of mixture components as a function of dose, route, exposure scenario and mixture complexity is highlighted. Finally, the interaction‐based dose‐response analysis of chemical mixtures is described, along with illustrative examples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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