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Enregistrement W2083111762 · doi:10.1080/02772248.2013.857671

Acute toxicity of 30 pharmaceutically active compounds to freshwater planarians, <i>Dugesia japonica</i>

2013· article· en· W2083111762 sur OpenAlexfundno aff
Mei‐Hui Li

Notice bibliographique

RevueToxicological & Environmental Chemistry Reviews · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science CouncilPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAcute toxicityDiclofenacPlanarianPharmacologyChemistryToxicityEcotoxicityToxicologyNaproxenMefenamic acidEnvironmental chemistryTraditional medicineBiologyMedicineRegeneration (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmaceutically active compounds are produced worldwide and consumed in large quantities, so these chemicals are frequently detected in limnic environments posing potential ecological risks. Thirty pharmaceutically active compounds were selected for examination of their acute toxicity for freshwater planarians (Dugesia japonica). Among the 30 compounds tested, diclofenac, mefenamic acid, naproxen, propranolol HCl, and diphenhydramine HCl had a 48-h nominal LC50 below10 mg L−1, and for 18 chemicals, it exceeded 100 mg L−1. The 96-h nominal LC50 was below 10 mg L−1 for diclofenac, mefenamic acid, naproxen, propranolol HCl, diltiazem HCl, diphenhydramine HCl, hydroxyzine HCl, and triprolidine HCl, and for 15 chemicals, it exceeded 100 mg L−1. Among different therapeutic groups, analgesics were most toxic to planarians, and antibiotics were least toxic. Antihistamines and beta blockers varied in their acute toxicity to planarians. At the current environmental levels, none of the tested pharmaceutically active compounds may have acutely harmful impacts on aquatic invertebrates. To answer the question whether chronic, long-term exposure to pharmaceutically active compounds may entail ecological risks for aquatic ecosystems, further investigations with different end points in multiple species tests are needed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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