Evaluating Evidence for Association of Human Bladder Cancer with Drinking-Water Chlorination Disinfection By-Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to chlorination disinfection by-products (CxDBPs) is prevalent in populations using chlorination-based methods to disinfect public water supplies. Multifaceted research has been directed for decades to identify, characterize, and understand the toxicology of these compounds, control and minimize their formation, and conduct epidemiologic studies related to exposure. Urinary bladder cancer has been the health risk most consistently associated with CxDBPs in epidemiologic studies. An international workshop was held to (1) discuss the qualitative strengths and limitations that inform the association between bladder cancer and CxDBPs in the context of possible causation, (2) identify knowledge gaps for this topic in relation to chlorine/chloramine-based disinfection practice(s) in the United States, and (3) assess the evidence for informing risk management. Epidemiological evidence linking exposures to CxDBPs in drinking water to human bladder cancer risk provides insight into causality. However, because of imprecise, inaccurate, or incomplete estimation of CxDBPs levels in epidemiologic studies, translation from hazard identification directly to risk management and regulatory policy for CxDBPs can be challenging. Quantitative risk estimates derived from toxicological risk assessment for CxDBPs currently cannot be reconciled with those from epidemiologic studies, notwithstanding the complexities involved, making regulatory interpretation difficult. Evidence presented here has both strengths and limitations that require additional studies to resolve and improve the understanding of exposure response relationships. Replication of epidemiologic findings in independent populations with further elaboration of exposure assessment is needed to strengthen the knowledge base needed to better inform effective regulatory approaches.
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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 | 0,000 |
| 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 découle