Human Milk Biomonitoring Data: Interpretation and Risk Assessment Issues
Notice bibliographique
Résumé
Biomonitoring data can, under certain conditions, be used to describe potential risks to human health (for example, blood lead levels used to determine children's neurodevelopmental risk). At present, there are very few chemical exposures at low levels for which sufficient data exist to state with confidence the link between levels of environmental chemicals in a person's body and his or her risk of adverse health effects. Human milk biomonitoring presents additional complications. Human milk can be used to obtain information on both the levels of environmental chemicals in the mother and her infant's exposure to an environmental chemical. However, in terms of the health of the mother, there are little to no extant data that can be used to link levels of most environmental chemicals in human milk to a particular health outcome in the mother. This is because, traditionally, risks are estimated based on dose, rather than on levels of environmental chemicals in the body, and the relationship between dose and human tissue levels is complex. On the other hand, for the infant, some information on dose is available because the infant is exposed to environmental chemicals in milk as a "dose" from which risk estimates can be derived. However, the traditional risk assessment approach is not designed to consider the benefits to the infant associated with breastfeeding and is complicated by the relatively short-term exposures to the infant from breastfeeding. A further complexity derives from the addition of in utero exposures, which complicates interpretation of epidemiological research on health outcomes of breastfeeding infants. Thus, the concept of "risk assessment" as it applies to human milk biomonitoring is not straightforward, and methodologies for undertaking this type of assessment have not yet been fully developed. This article describes the deliberations of the panel convened for the Technical Workshop on Human Milk Surveillance and Biomonitoring for Environmental Chemicals in the United States, held at the Hershey Medical Center, Pennsylvania State College of Medicine, on several issues related to risk assessment and human milk biomonitoring. Discussion of these topics and the thoughts and conclusions of the panel are described in this article.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».