An Exposure-Response Curve for Copper Excess and Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
There is a need to define exposure-response curves for both Cu excess and deficiency to assist in determining the acceptable range of oral intake. A comprehensive database has been developed where different health outcomes from elevated and deficient Cu intakes were assigned ordinal severity scores to create common measures of response. A generalized linear model for ordinal data was used to estimate the probability of response associated with dose, duration and severity. The model can account for differences in animal species, the exposure medium (drinking water and feed), age, sex, and solubility. Using this model, an optimal intake level of 2.6 mg Cu/d was determined. This value is higher than the current U.S. recommended dietary intake (RDI; 0.9 mg/d) that protects against toxicity from Cu deficiency. It is also lower than the current tolerable upper intake level (UL; 10 mg/d) that protects against toxicity from Cu excess. Compared to traditional risk assessment approaches, categorical regression can provide risk managers with more information, including a range of intake levels associated with different levels of severity and probability of response. To weigh the relative harms of deficiency and excess, it is important that the results be interpreted along with the available information on the nature of the responses that were assigned to each severity score.
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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 | 0,035 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».