Concentrations versus amounts of biomarkers in urine: a comparison of approaches to assess pyrethroid exposure
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».