Estimating Burden and Disease Costs of Exposure to Endocrine-Disrupting Chemicals in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Rapidly increasing evidence has documented that endocrine-disrupting chemicals (EDCs) contribute substantially to disease and disability. OBJECTIVE: The objective was to quantify a range of health and economic costs that can be reasonably attributed to EDC exposures in the European Union (EU). DESIGN: A Steering Committee of scientists adapted the Intergovernmental Panel on Climate Change weight-of-evidence characterization for probability of causation based upon levels of available epidemiological and toxicological evidence for one or more chemicals contributing to disease by an endocrine disruptor mechanism. To evaluate the epidemiological evidence, the Steering Committee adapted the World Health Organization Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group criteria, whereas the Steering Committee adapted definitions recently promulgated by the Danish Environmental Protection Agency for evaluating laboratory and animal evidence of endocrine disruption. Expert panels used the Delphi method to make decisions on the strength of the data. RESULTS: Expert panels achieved consensus at least for probable (>20%) EDC causation for IQ loss and associated intellectual disability, autism, attention-deficit hyperactivity disorder, childhood obesity, adult obesity, adult diabetes, cryptorchidism, male infertility, and mortality associated with reduced testosterone. Accounting for probability of causation and using the midpoint of each range for probability of causation, Monte Carlo simulations produced a median cost of €157 billion (or $209 billion, corresponding to 1.23% of EU gross domestic product) annually across 1000 simulations. Notably, using the lowest end of the probability range for each relationship in the Monte Carlo simulations produced a median range of €109 billion that differed modestly from base case probability inputs. CONCLUSIONS: EDC exposures in the EU are likely to contribute substantially to disease and dysfunction across the life course with costs in the hundreds of billions of Euros per year. These estimates represent only those EDCs with the highest probability of causation; a broader analysis would have produced greater estimates of burden of disease and costs.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».