IPCS Framework for Analyzing the Relevance of a Noncancer Mode of Action for Humans
Notice bibliographique
Résumé
Structured frameworks are extremely useful in promoting transparent, harmonized approaches to the risk assessment of chemicals. One area where this has been particularly successful is in the analysis of modes of action (MOAs) for chemical carcinogens in experimental animals and their relevance to humans. The International Programme on Chemical Safety (IPCS) recently published an updated version of its MOA framework in animals to address human relevance (cancer human relevance framework, or HRF). This work has now been extended to noncancer effects, with the eventual objective of harmonizing framework approaches to both cancer and noncancer endpoints. As in the cancer HRF, the first step is to determine whether the weight of evidence based on experimental observations is sufficient to establish a hypothesized MOA. This comprises a series of key events causally related to the toxic effect, identified using an approach based on the Bradford Hill criteria. These events are then compared qualitatively and, next, quantitatively between experimental animals and humans. The output of the analysis is a clear statement of conclusions, together with the confidence, analysis, and implications of the findings. This framework provides a means of ensuring a transparent evaluation of the data, identification of key data gaps and of information that would be of value in the further risk assessment of the compound, such as on dose-response relationships, and recognition of potentially susceptible subgroups, for example, based on life-stage considerations.
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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 | 0,026 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».