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Enregistrement W2060134622 · doi:10.1080/15428110308984777

Contribution of Toxicokinetic Modeling to the Adjustment of Exposure Limits to Unusual Work Schedules

2003· article· en· W2060134622 sur OpenAlexaff
Sylvain Laparé, Jules Brodeur, Robert Tardif

Notice bibliographique

RevueAIHA Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical Safety and Risk Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicokineticsOccupational exposureWork (physics)Compartment (ship)ScheduleOccupational exposure limitToxicologyComputer scienceMedicinePharmacologyEngineeringEnvironmental healthBiologyPharmacokinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared two toxicokinetic approaches for determining correction factors to be applied to occupational exposure limits (ELs) for unusual exposure scenarios: a classic one-compartment toxicokinetic approach and the physiologically based toxicokinetic (PBTK) approach. The approaches were applied to three typical unusual exposure scenarios: four consecutive 10-hour workdays followed by 3 days of recovery; three consecutive 12-hour workdays followed by 4 days of recovery; and a 4/3 work schedule. Results indicate that use of an adjustment method for ELs based on contaminant toxicokinetics generates less protective correction factors (i.e., a smaller adjustment) than those obtained using the U.S. Occupational Safety and Health Administration approach, which is based on Haber's law. Among all scenarios tested, the highest adjustment required, resulting from the use of a toxicokinetic approach (PBTK or one-compartment), was for the 4/3 work schedule and for a contaminant with a half-life equal to 18 hours. In that case the ELs would need to be reduced by 26%. Based on previous work, the authors believe an adjustment based on a toxicokinetic approach is more realistic from a toxicological standpoint. Given the value of a substance's half-life, the use of the graphs of Hickey and Reist (developed from a one-compartment toxicokinetic model) is a rapid and reliable means of establishing the correction factor. However, this approach is limited to simple and repetitive scenarios. For more complex exposure scenarios, such as that corresponding to a 4/3 work schedule, a one-compartment model also can be developed for each of the needs. Finally, the use of PBTK models allows greater flexibility for adjusting ELs for novel work schedules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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