Application of a Key Events Dose-Response Analysis to Nutrients: A Case Study with Vitamin A (Retinol)
Notice bibliographique
Résumé
The methodology used to establish tolerable upper intake levels (UL) for nutrients borrows heavily from risk assessment methods used by toxicologists. Empirical data are used to identify intake levels associated with adverse effects, and Uncertainty Factors (UF) are applied to establish ULs, which in turn inform public health decisions and standards. Use of UFs reflects lack of knowledge regarding the biological events that underlie response to the intake of a given nutrient, and also regarding the sources of variability in that response. In this paper, the Key Events Dose-Response Framework (KEDRF) is used to systematically consider the major biological steps that lead from the intake of the preformed vitamin A to excess systemic levels, and subsequently to increased risk of adverse effects. Each step is examined with regard to factors that influence whether there is progression toward the adverse effect of concern. The role of homeostatic mechanisms is discussed, along with the types of research needed to improve understanding of dose-response for vitamin A. This initial analysis illustrates the potential of the KEDRF as a useful analytical tool for integrating current knowledge regarding dose-response, generating questions that will focus future research efforts, and clarifying how improved knowledge and data could be used to reduce reliance on UFs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».