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Enregistrement W1969324427 · doi:10.1080/10937400306479

Toxicokinetics and Physiologically Based Toxicokinetics in Toxicology and Risk Assessment

2003· review· en· W1969324427 sur OpenAlexaff
Rakesh Dixit, Jim E. Riviere, Kannan Krishnan, Melvin E. Andersen

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health Part B · 2003
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicokineticsToxicodynamicsPhysiologically based pharmacokinetic modellingEnvironmental toxicologyToxicologyPharmacologyToxicityPharmacokineticsChemistryMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toxicokinetics is the study of kinetics of absorption, distribution, metabolism, and excretion of a xenobiotic under the conditions of toxicity evaluation. Conventional toxicokinetics uses the hypothetical compartments, and the model is composed of rate equations that describe the time course of drug and chemical disposition. The utility of toxicokinetics in toxicity evaluation and interpretation of animal toxicology data is emerging as an important tool in product discovery and development. With implementation of the International Conference on Harmonization (ICH) guidelines on systemic exposure and dose selection, toxicokinetics have been integrated in routine toxicity evaluations. Although traditional compartmental/noncompartmental models are generally adequate for assessing systemic exposure, they are unable to the predict time course of drug disposition in target tissues and often fail to relate systemic drug levels to a biological response. Physiologically based toxicokinetic (PB-TK) models address this deficiency of traditional compartmental models. PB-TK models are the kinetic models of the uptake and disposition of chemicals based on rates of biochemical reactions, physiological and anatomical characteristics. These models, when developed appropriately, can predict target organ drug distribution in different species under variety of conditions. This minireview discusses the basic principles, and applications of traditional compartmental toxicokinetic and physiologically based toxicokinetics (PB-TK) models in drug development and risk assessment. Special emphasis will be placed on discussion related to interpretation of the ICH guidelines related to toxicokinetics and the utility of toxicokinetics data in dose selection for toxicity and carcinogenicity studies. The utility of PB-TK models in risk assessment of methylene chloride, vinyl chloride, retinoic acid, dioxin, and inhaled organic esters is discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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