Farm Childrenʼs Exposure to Herbicides
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pesticide exposure has been associated with various childhood cancers. However, most studies rely on questionnaires, with few using biologic measures of dose. This study was designed to measure herbicide exposure directly in children of farm applicators, and to compare these results with exposure imputed from questionnaire information. METHODS: Two consecutive 24-hour urine samples were collected from 92 children of Ontario farm applicators who used the herbicides 2,4-D (2,4-dichlorophenoxyacetic acid) or MCPA (4-chloro-2-methylphenoxyacetic acid) for the first time during 1996. The farm applicator completed questionnaires describing his pesticide-handling practices as well as the child's location during the various stages of handling these pesticides. RESULTS: Approximately 30% of the children on farms using these herbicides had detectable concentrations in their urine, with maximum values of 100 microg/L for 2,4-D and 45 microg/L for MCPA. Children with higher levels were more likely to be boys and to have parents who also had higher mean urinary concentrations. The sensitivity and specificity of a simple indicator of use were 47% and 72%, respectively, for 2,4-D, and 91% and 30%, respectively, for MCPA, using the biomonitoring data as the gold standard. CONCLUSIONS: Information on living on a farm, or on living on a farm where a specific pesticide is used, is not enough to classify children's exposures. Given this potential for misclassification, we urge incorporation of biomonitoring studies in subsets of children at least to estimate the extent of misclassification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».