Can Exposure Characterization Explain Concurrence or Discordance between Toxicology and Epidemiology?
Notice bibliographique
Résumé
The importance of reliable exposure assessment, as a key component of the overall risk assessment process, has been well described for some considerable time. Yet, despite this widely accepted tenet, many studies conclude significant adverse health effects, with associated public policy implications, in the absence of adequate or, in some cases, even rudimentary, exposure quantification. Moreover, it appears that epidemiological studies in humans and toxicological studies in experimental animals may both suffer from inadequate exposure assessment. In this review, we discuss the nature and quality of the exposure assessment in both epidemiologic and toxicologic studies using examples from the pesticides and phthalate literature. Each type of study has its strengths and weaknesses in how exposure is assessed and often the strength of one is also a weakness. It would appear that insufficient or incomplete information about differences in exposure assessment could explain, at least in some cases, the differences in outcome between toxicological and epidemiological studies. Research efforts should focus on improving the feasibility of including biomonitoring in both animal and human studies to facilitate comparisons between animal and human models and improve exposure assessment in epidemiologic studies. Animal and human studies should measure the same biomarkers, where possible, to facilitate human health risk assessment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».