Determination of Biological Reference Values for Chlorpyrifos Metabolites in Human Urine Using a Toxicokinetic Approach
Notice bibliographique
Résumé
Urinary biomarkers of chlorpyrifos (CPF) exposure are often measured in field studies, although biological reference values (BRVs) are not yet available to assess health risks. This study aimed at proposing BRVs for CPF metabolites in workers' urine based on a toxicokinetic approach. As a first step, a toxicokinetic model was developed, using published human kinetic data, to link the absorbed dose of CPF under a variety of exposure routes and temporal scenarios to the urinary excretion of its major metabolites, 3,5,6-trichloro-2-pyridinol (3,5,6-TCP) and alkyl phosphates (AP). The model was then used to propose BRVs for CPF metabolites in urine below which workers should not experience adverse health effects. This was achieved by linking (1) a literature-reported, repeated CPF no-observed-effect level (NOEL) daily exposure dose for the inhibition of red-blood-cell acetylcholinesterase activity to a corresponding absorbed daily dose, and (2) this absorbed daily dose to the urinary excretion of CPF metabolites. Model simulations under a variety of exposure scenarios showed that the safest BRVs are obtained from a dermal exposure scenario with the slowest absorption rate compatible with available literature data rather than from respiratory or oral exposure scenarios. Also, model simulations showed that, for a given total absorbed dose, absorption over 8 hours results in smaller 3,5,6-TCP and AP urinary excretion rates than those obtained from the same dose absorbed over shorter durations. From these considerations, BRVs were derived by simulating an 8-hour dermal CPF exposure such that the total absorbed daily dose corresponds to the absorbed NOEL. The reference values are proposed in the form of total amounts of 3,5,6-TCP and AP metabolites excreted in urine over chosen time periods (24 and 48 hours).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».