Integrating epidemiology and toxicology in neurotoxicity risk assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neurotoxicity risk assessments depend on the best available scientific information, including data from animal toxicity studies, human experimental studies and human epidemiology studies. There are several factors to consider when evaluating the comparability of data from studies. Regarding the epidemiology literature, issues include choice of study design, use of appropriate controls, methods of exposure assessment, subjective or objective evaluation of neurological status, and assessment and statistical control of potential confounding factors, including co-exposure to other agents. Animal experiments must be evaluated regarding factors such as dose level and duration, procedures used to assess neurological or behavioural status, and appropriateness of inference from the animal model to human neurotoxicity. Major factors that may explain apparent differences between animal and human studies include: animal neurological status may be evaluated with different procedures than those used in humans; animal studies may involve shorter exposure durations and higher dose levels; and most animal studies evaluate a single substance whereas humans typically are exposed to multiple agents. The comparability of measured outcomes in animals and humans may be improved by considering functional domains rather than individual test measures. The application of predictive models, weight of evidence considerations and meta-analysis can help evaluate the consistency of outcomes across studies. An appropriate blend of scientific information from toxicology and epidemiology studies is necessary to evaluate potential human risks of exposure to neurotoxic substances.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle