Occupational exposure limits in the context of solvent mixtures, consumption of ethanol, and target tissue dose
Notice bibliographique
Résumé
Individuals are exposed to mixtures, and never to single chemicals. Depending on the composition of the elements of mixtures, significant toxicological interactions between the components may occur. These interactions are complex and often difficult to predict, ranging from synergistic to additive and subadditive interactions. The nature of the interactions needs to be evaluated as the target tissue dose of the active form of each chemical. PBPK modeling is an effective tool for determining the target tissue dose and evaluating these interactions when data are available for model development. Some of the interactions are pharmacokinetic in nature, affecting the disposition of other chemicals in the body. Other interactions can be pharmacodynamic in nature, altering the effects that other chemicals have on the organism. For many organic solvents, these interactions occur principally at the level of the metabolizing enzyme, cytochrome P-450 2E1 (CYP2E1). Many solvents are known to induce or inhibit CYP2E1, or both. Mixtures may be comprised of concomitant exposures to chemicals or from components encountered separately on-the-job, off-the-job, through the diet, and otherwise. Examples of mixtures where the exposure to separate components occurs off the job will be discussed, with special emphasis on ethanol consumption as a modifier of solvent pharmacokinetics. The present practice of the linear extrapolation of the toxicity of individual mixture components in the interpretation of occupational exposure limits will also be critiqued.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».