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Enregistrement W1989604310 · doi:10.1016/j.envint.2013.07.012

Urinary concentrations of environmental contaminants and phytoestrogens in adults in Israel

2013· article· en· W1989604310 sur OpenAlexaboutno aff
T. Berman, Rebecca Goldsmith, Thomas Göen, Judith Spungen, Lena Novack, Hagai Levine, Yona Amitai, Tamy Shohat, Itamar Grotto

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCotinineDaidzeinPhthalateBiomonitoringUrinePopulationTobacco smokeCreatinineChemistryEnvironmental chemistryMedicinePhysiologyGenisteinInternal medicineNicotineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Ministry of Health Biomonitoring Study estimated exposure of individuals in the Israeli population to bisphenol A (BPA), organophosphate (OP) pesticides, phthalates, cotinine, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and the phytoestrogenic compounds genistein and daidzein. METHODS: In 2011, 250 individuals (ages 20-74) were recruited from five different regions in Israel. Urine samples were collected and questionnaire data were obtained, including detailed dietary data (food frequency questionnaire and 24hour recall). Urinary samples were analyzed for BPA, OP metabolites (dialkyl phosphates), phthalate metabolites, cotinine, PAH metabolites, genistein, and daidzein. RESULTS AND DISCUSSION: BPA urinary concentrations were above the limit of quantification (LOQ) in 89% of the samples whereas urinary concentrations of phthalate metabolites were above the LOQ in 92-100% of the samples. PAH metabolites were above the LOQ in 63-99% of the samples whereas OP metabolites were above the LOQ in 44-100% of the samples. All non-smoking participants had detectable levels of cotinine in their urine; 63% had levels above the LOQ, and the rate of quantification was high compared to the general non-smoking population in Canada. Median creatinine adjusted concentrations of several OP metabolites (dimethyl phosphate, dimethyl thiophosphate) were high in our study population compared to the general US and Canadian populations. Median creatinine adjusted urinary BPA concentrations in the study population were comparable to those in Belgium and Korea; higher than those reported for the general US, German, and Canadian populations; and very low compared to health-based threshold values. Phthalate concentrations were higher in our study population compared to the general US population but values were very low compared to health-based threshold values. Median creatinine adjusted PAH concentrations were generally comparable to those reported for the general US population; median creatinine adjusted daidzein concentrations were high in our population compared to the general US population whereas genistein concentrations were comparable. CONCLUSIONS: We interpreted observed urinary contaminant levels observed in our study by comparing values with health-based threshold values and/or values from international human biomonitoring studies. Using this data interpretation scheme, we identified two contaminants as being of potential public health concern and high priority for public health policy intervention: environmental tobacco smoke (ETS) and OP pesticides. We used the data collected in this study to support public health policy interventions. We plan to conduct a follow-up biomonitoring study in 2015 to measure ETS and OP exposure in the general population in Israel, to evaluate the effectiveness of relevant policy interventions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations56
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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