An Assessment of the Interindividual Variability of Internal Dosimetry during Multi-Route Exposure to Drinking Water Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate inter-individual variability in absorbed and internal doses after multi-route exposure to drinking water contaminants (DWC) in addition to the corresponding variability in equivalent volumes of ingested water, expressed as liter-equivalents (LEQ). A multi-route PBPK model described previously was used for computing the internal dose metrics in adults, neonates, children, the elderly and pregnant women following a multi-route exposure scenario to chloroform and to tri- and tetra-chloroethylene (TCE and PERC). This scenario included water ingestion as well as inhalation and dermal contact during a 30-min bathroom exposure. Monte Carlo simulations were performed and distributions of internal dose metrics were obtained. The ratio of each of the dose metrics for inhalation, dermal and multi-route exposures to the corresponding dose metrics for the ingestion of drinking water alone allowed computation of LEQ values. Mean BW-adjusted LEQ values based on absorbed doses were greater in neonates regardless of the contaminant considered (0.129-0.134 L/kg BW), but higher absolute LEQ values were obtained in average adults (3.6-4.1 L), elderly (3.7-4.2 L) and PW (4.1-5.6 L). LEQ values based on the parent compound's AUC were much greater than based on the absorbed dose, while the opposite was true based on metabolite-based dose metrics for chloroform and TCE, but not PERC. The consideration of the 95th percentile values of BW-adjusted LEQ did not significantly change the results suggesting a generally low intra-subpopulation variability during multi-route exposure. Overall, this study pointed out the dependency of the LEQ on the dose metrics, with consideration of both the subpopulation and DWC.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».