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Enregistrement W2076195344 · doi:10.1080/15459620903530052

Impact of Biological and Environmental Variabilities on Biological Monitoring—An Approach Using Toxicokinetic Models

2010· article· en· W2076195344 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailSante MontrealUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésToxicokineticsEnvironmental chemistryEnvironmental scienceBiological effectBiological materialsChemistryBiological systemBiologyToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological monitoring of occupational exposure is characterized by important variability, due both to variability in the environment and to biological differences between workers. A quantitative description and understanding of this variability is important for a dependable application of biological monitoring. This work describes this variability, using a toxicokinetic model, for a large range of chemicals for which reference biological reference values exist. A toxicokinetic compartmental model describing both the parent compound and its metabolites was used. For each chemical, compartments were given physiological meaning. Models were elaborated based on physiological, physicochemical, and biochemical data when available, and on half-lives and central compartment concentrations when not available. Fourteen chemicals were studied (arsenic, cadmium, carbon monoxide, chromium, cobalt, ethylbenzene, ethyleneglycol monomethylether, fluorides, lead, mercury, methyl isobutyl ketone, penthachlorophenol, phenol, and toluene), representing 20 biological indicators. Occupational exposures were simulated using Monte Carlo techniques with realistic distributions of both individual physiological parameters and exposure conditions. Resulting biological indicator levels were then analyzed to identify the contribution of environmental and biological variability to total variability. Comparison of predicted biological indicator levels with biological exposure limits showed a high correlation with the model for 19 out of 20 indicators. Variability associated with changes in exposure levels (GSD of 1.5 and 2.0) is shown to be mainly influenced by the kinetics of the biological indicator. Thus, with regard to variability, we can conclude that, for the 14 chemicals modeled, biological monitoring would be preferable to air monitoring. For short half-lives (less than 7 hr), this is very similar to the environmental variability. However, for longer half-lives, estimated variability decreased.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,254 · 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