Understanding Differences in the Body Burden–Age Relationships of Bioaccumulating Contaminants Based on Population Cross Sections versus Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Body burdens of persistent bioaccumulative contaminants estimated from the cross-sectional biomonitoring of human populations are often plotted against age. Such relationships have previously been assumed to reflect the role of age in bioaccumulation. OBJECTIVES: We used a mechanistic modeling approach to reproduce concentration-versus-age relationships and investigate factors that influence them. METHOD: CoZMoMAN is an environmental fate and human food chain bioaccumulation model that estimates time trends in human body burdens in response to time-variant environmental emissions. Trends of polychlorinated biphenyl (PCB) congener 153 concentrations versus age for population cross sections were estimated using simulated longitudinal data for individual women born at different times. The model was also used to probe the influence of partitioning and degradation properties, length of emissions, and model assumptions regarding lipid content and liver metabolism on concentration-age trends of bioaccumulative and persistent contaminants. RESULTS: Body burden-age relationships for population cross sections and individuals over time are not equivalent. The time lapse between the peak in emissions and sample collection for biomonitoring is the most influential factor controlling the shape of concentration-age trends for chemicals with human metabolic half-lives longer than 1 year. Differences in observed concentration-age trends for PCBs and polybrominated diphenyl ethers are consistent with differences in emission time trends and human metabolic half-lives. CONCLUSIONS: Bioaccumulation does not monotonically increase with age. Our model suggests that the main predictors of cross-sectional body burden trends with age are the amount of time elapsed after peak emissions and the human metabolic and environmental degradation rates.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».