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Enregistrement W1974201547 · doi:10.1016/j.yrtph.2014.05.013

Risk Assessment of residual monomer migrating from acrylic polymers and causing Allergic Contact Dermatitis during normal handling and use

2014· article· en· W1974201547 sur OpenAlexaff
Mark Pemberton, Barbara S. Lohmann

Notice bibliographique

RevueRegulatory Toxicology and Pharmacology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthLG Chem
Mots-clésLocal lymph node assayMethyl methacrylateSensitizationMonomerAllergic contact dermatitisToxicityPolymerChemistryPolymer chemistryAllergyOrganic chemistryMedicineImmunologySkin sensitization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acrylic, Poly Methyl Methacrylate (PMMA) based polymers are found in many industrial, professional and consumer products and are of low toxicity, but do contain very low levels of residual monomers and process chemicals that can leach out during handling and use. Methyl Methacrylate, the principle monomer is of low toxicity, but is a recognized weak skin sensitizer. The risk of induction of contact allergy in consumers was determined using a method based upon the Exposure-based Quantitative Risk Assessment approach developed for fragrance ingredients. The No Expected Sensitization Induction Level (NESIL) was based on the threshold to induction of sensitization (EC3) in the Local Lymph Node Assay (LLNA) since no Human Repeat Insult Patch Test (HRIPT) data were available. Categorical estimation of Consumer Exposure Level was substituted with a worst case assumption based upon the quantitative determination of MMA monomer migration into simulants. Application of default and Chemical-Specific Adjustment Factors results in a Risk Characterization Ratio (RCR) of 10,000 and a high Margin of Safety for induction of Allergic Contact Dermatitis (ACD) in consumers handling polymers under conservative exposure conditions. Although there are no data available to derive a RCR for elicitation of ACD it is likely to be lower than that for induction.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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