Biomonitoring of Human Fetal Exposure to Environmental Chemicals in Early Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
The first trimester of human fetal life, a period of extremely rapid development of physiological systems, represents the most rapid growth phase in human life. Interference in the establishment of organ systems may result in abnormal development that may be manifest immediately or programmed for later abnormal function. Exposure to environmental chemicals may be affecting development at these early stages, and yet there is limited knowledge of the quantities and identities of the chemicals to which the fetus is exposed during early pregnancy. Clearly, opportunities for assessing fetal chemical exposure directly are extremely limited. Hence, this review describes indirect means of assessing fetal exposure in early pregnancy to chemicals that are considered disrupters of development. Consideration is given to such matrices as maternal hair, fingernails, urine, saliva, sweat, breast milk, amniotic fluid and blood, and fetal matrices such as cord blood, cord tissue, meconium, placenta, and fetal liver. More than 150 articles that presented data from chemical analysis of human maternal and fetal tissues and fluids were reviewed. Priority was given to articles where chemical analysis was conducted in more than one matrix. Where correlations between maternal and fetal matrices were determined, these articles were included and are highlighted, as these may provide the basis for future investigations of early fetal exposure. The determination of fetal chemical exposure, at the time of rapid human growth and development, will greatly assist regulatory agencies in risk assessments and establishment of advisories for risk management concerning environmental chemicals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».