Assessing human polychlorinated biphenyl contamination for epidemiologic studies: lessons from patterns of congener concentrations in Canadians in 1992.
Notice bibliographique
Résumé
Humans are always exposed to mixtures of polychlorinated biphenyls (PCBs), so assessment of their health effects is complicated. Because the original sources are relatively standard mixtures that change in predictable ways while traversing the environment, there is substantial uniformity in the congener mixtures people carry. To the extent that concentrations are highly correlated, measuring multiple congeners within correlated groups would be unnecessary and estimation of separate biologic effects would be impossible. We examined correlation patterns in previously collected data on 38 congeners (and 14 other organochlorines) from 497 human milk samples from Canada from 1992. Congeners 138, 153, 156, 157, 170, 183, 187, 194, 199, and 203 were highly intercorrelated; 180 had slightly lower correlations with this group. Congeners 74, 105, and 118 were highly intercorrelated and moderately to highly correlated with the first group. Congener 99 had moderate correlations with both these groups, and congener 66 had lesser correlations with the primary group. In contrast, congeners 28, 44, 49, 60, 90/101, 128, 137, and 193 showed little correlation with any other congeners. The remaining 14 congeners were uninformative; they were quantified in fewer than 30% of samples, and varying lipid concentrations meant that those quantified were not necessarily at higher concentrations than those not quantified. In study of human health effects of PCBs, the congener pattern present in the population under study should be examined when deciding which congeners to measure; instead of solely redundant or uninformative congeners, attention should be given to other congeners that may be more useful in addressing the question of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».