Grid search: an innovative method for the estimation of the rates of lead exchange between body compartments
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a new metabolic model for lead in humans and a numerical method to solve the differential equations governing the transfer of lead between body compartments. The model includes 3 compartments-cortical bone, trabecular bone and blood-and accounts for absorption from external sources and release through excreta. Estimation of the lead kinetics parameters was performed using the grid search method. Grid search is a simple procedure that allows the fit of an arbitrary function to data. When applied to data from occupationally exposed populations, the method demonstrated the exposure dependence of the rate of lead uptake and release by the compartments in the model. The results confirm and refine previous observations of the significant decrease of the transfer rate of lead from cortical bone to blood with increasing exposure, as expressed by half-lives of (in years): 6.5 +/- 0.7, 13.6 +/- 1.0 and 47.5 +/- 2.3, in subgroups of low, intermediate and high long-term lead exposure. A similar trend was observed for the transfer rate from trabecular bone, which could be statistically supported for the first time. Reduction by a factor of 7 to 10 in the default values assigned to the fractional removal of lead from cortical bone to plasma in existing metabolic models was also predicted. These results can be used in the review of current metabolic models for lead, which are still based on the assumption of a constant rate of lead removal from bone, independently of the level of exposure.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».