A reassessment of risk associated with dietary intake of ochratoxin A based on a lifetime exposure model
Notice bibliographique
Résumé
Mycotoxins, such as ochratoxin A (OTA), can occur from fungal growth on foods. OTA is considered a possible risk factor for adverse renal effects in humans based on renal tumors in male rats. For risk mitigation, Health Canada proposed maximum limits (MLs) for OTA based largely on a comparative risk assessment conducted by Health Canada (Kuiper-Goodman et al., 2010), in which analytical data of OTA in foods were used to determine the possible impact adopting MLs may have on OTA risks. The EU MLs were used for comparison and resultant risk was determined based on age-sex strata groups. These data were reevaluated here to determine comparative risk on a lifetime basis instead of age strata. Also, as there is scientific disagreement over the mechanism of OTA-induced renal tumors, mechanistic data were revisited. On a lifetime basis, risks associated with dietary exposure were found to be negligible, even without MLs, with dietary exposures to OTA three to four orders of magnitude below the pivotal animal LOAEL and the TD(05). Our review of the mechanistic data supported a threshold-based mechanism as the most plausible. In particular, OTA was negative in genotoxicity assays with the highest specificity and levels of DNA adducts were very low and not typical of genotoxic carcinogens. In conclusion, OTA exposures from Canadian foods do not present a significant cancer risk.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».