Toxicokinetic Modeling of Persistent Organic Pollutant Levels in Blood from Birth to 45 Months of Age in Longitudinal Birth Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite experimental evidence that lactational exposure to persistent organic pollutants (POPs) can impact health, results from epidemiologic studies are inconclusive. Inconsistency across studies may reflect the inability of current methods to estimate children's blood levels during specific periods of susceptibility. OBJECTIVES: We developed a toxicokinetic model to simulate blood POP levels in children from two longitudinal birth cohorts and aimed to validate it against blood levels measured at 6, 16, and 45 months of age. METHODS: The model consisted of a maternal and a child lipid compartment connected through placental diffusion and breastfeeding. Simulations were carried out based on individual physiologic parameters; duration of breastfeeding; and levels of POPs measured in maternal blood at delivery, cord blood, or breast milk. Model validity was assessed through regression analyses of simulated against measured blood levels. RESULTS: Simulated levels explained between 10% and 83% of measured blood levels depending on the cohort, the compound, the sample used to simulate children's blood levels, and child's age when blood levels were measured. Model accuracy was highest for estimated blood POP levels at 6 months based on maternal or cord blood levels. However, loss in model precision between the 6th and the 45th month was small for most compounds. CONCLUSIONS: Our validated toxicokinetic model can be used to estimate children's blood POP levels in early to mid-childhood. Estimates can be used in epidemiologic studies to evaluate the impact of exposure during hypothesized postnatal periods of susceptibility on health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».