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Enregistrement W2100901504 · doi:10.1186/1476-069x-7-55

Concentrations versus amounts of biomarkers in urine: a comparison of approaches to assess pyrethroid exposure

2008· article· en· W2100901504 sur OpenAlexaff
Marie-Chantale Fortin, Gaétan Carrier, Michèle Bouchard

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrethroidUrineToxicologyMedicineEnvironmental healthBiologyInternal medicinePesticideAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessment of human exposure to non-persistent pesticides such as pyrethroids is often based on urinary biomarker measurements. Urinary metabolite levels of these pesticides are usually reported in volume-weighted concentrations or creatinine-adjusted concentrations measured in spot urine samples. It is known that these units are subject to intra- and inter-individual variations. This research aimed at studying the impact of these variations on the assessment of pyrethroid absorbed doses at individual and population levels. METHODS: Using data obtained from various adult and infantile populations, the intra and inter-individual variability in the urinary flow rate and creatinine excretion rate was first estimated. Individual absorbed doses were then calculated using volume-weighted or creatinine-adjusted concentrations according to published approaches and compared to those estimated from the amounts of biomarkers excreted in 15- or 24-h urine collections, the latter serving as a benchmark unit. The effect of the units of measurements (volume-weighted or creatinine adjusted concentrations or 24-h amounts) on results of the comparison of pyrethroid biomarker levels between two populations was also evaluated. RESULTS: Estimation of daily absorbed doses of permethrin from volume-weighted or creatinine-adjusted concentrations of biomarkers was found to potentially lead to substantial under or overestimation when compared to doses reconstructed directly from amounts excreted in urine during a given period of time (-70 to +573% and -83 to +167%, respectively). It was also shown that the variability in creatinine excretion rate and urinary flow rate may introduce a bias in the case of between population comparisons. CONCLUSION: The unit chosen to express biomonitoring data may influence the validity of estimated individual absorbed dose as well as the outcome of between population comparisons.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,105 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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