A Novel Toxicokinetic Modeling of Cypermethrin and Permethrin and Their Metabolites in Humans for Dose Reconstruction from Biomarker Data
Notice bibliographique
Résumé
To assess exposure to pyrethroids in the general population, one of most widely used method nowadays consists of measuring urinary metabolites. Unfortunately, interpretation of data is limited by the unspecified relation between dose and levels in biological tissues and excreta. The objective of this study was to develop a common multi-compartment toxicokinetic model to predict the time courses of two mainly used pyrethroid pesticides, permethrin and cypermethrin, and their metabolites (cis-DCCA, trans-DCCA and 3-PBA) in the human body and in accessible biological matrices following different exposure scenarios. Toxicokinetics was described mathematically by systems of differential equations to yield the time courses of these pyrethroids and their metabolites in the different compartments. Unknown transfer rate values between compartments were determined from best fits to available human data on the urinary excretion time courses of metabolites following an oral and dermal exposure to cypermethrin in volunteers. Since values for these coefficients have not yet been determined, a mathematical routine was programmed in MathCad to establish the possible range of values on the basis of physiological and mathematical considerations. The best combination of parameter values was then selected using a statistic measure (reliability factor) along with a statistically acceptable range of values for each parameter. With this approach, simulations provided a close approximation to published time course data. This model allows to predict urinary time courses of trans-DCCA, cis-DCCA and 3-PBA, whatever the exposure route. It can also serve to reconstruct absorbed doses of permethrin or cypermethrin in the population using measured biomarker data.
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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 ».