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Enregistrement W2062470398 · doi:10.1289/ehp.11781

Apparent Half-Lives of Dioxins, Furans, and Polychlorinated Biphenyls as a Function of Age, Body Fat, Smoking Status, and Breast-Feeding

2008· review· en· W2062470398 sur OpenAlexaff
Meghan O. Milbrath, Yvan Wenger, Chiung-Wen Chang, Claude Emond, David H. Garabrant, Brenda W. Gillespie, Olivier Jolliet

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of MichiganDow Chemical Company
Mots-clésEnvironmental healthBreast milkEnvironmental chemistryPhysiologyMedicineChemistryToxicologyFood scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In this study we reviewed the half-life data in the literature for the 29 dioxin, furan, and polychlorinated biphenyl congeners named in the World Health Organization toxic equivalency factor scheme, with the aim of providing a reference value for the half-life of each congener in the human body and a method of half-life estimation that accounts for an individual's personal characteristics. DATA SOURCES AND EXTRACTION: We compared data from >30 studies containing congener-specific elimination rates. Half-life data were extracted and compiled into a summary table. We then created a subset of these data based on defined exclusionary criteria. DATA SYNTHESIS: We defined values for each congener that approximate the half-life in an infant and in an adult. A linear interpolation of these values was used to examine the relationship between half-life and age, percent body fat, and absolute body fat. We developed predictive equations based on these relationships and adjustments for individual characteristics. CONCLUSIONS: The half-life of dioxins in the body can be predicted using a linear relationship with age adjusted for body fat, smoking, and breast-feeding. Data suggest an alternative method based on a linear relationship between half-life and total body fat, but this approach requires further testing and validation with individual measurements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations274
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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