Integrating epidemiology and toxicology in neurotoxicity risk assessment
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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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».