Urinary Excretion of Phthalate Metabolites in School Children of China: Implication for Cumulative Risk Assessment of Phthalate Exposure
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed 13 metabolites of 9 phthalates in urine of 782 Chinese school children aged 8–11 years and estimated the daily intake for phthalates based on urinary metabolite levels. The daily intakes were compared with acceptable intake levels to calculate the hazard quotient (HQ) for single phthalate. Finally, the cumulative risk for each child was assessed by means of a hazard index (HI) which is the sum of HQs. Overall, 11 metabolites were found in at least 85% of the urine samples with the highest median concentration of 47.1 ng/mL (93.4 μg/g creatinine) for mono-n-butyl phthalate (MnBP). Monooctyl phthalate (MOP) and monoisononyl phthalate (MiNP) were not detectable. The cumulative risk assessment covering di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP), di-n-butyl phthalate (DnBP), di-isobutyl phthalate (DiBP), and butyl-benzyl phthalate (BBzP) demonstrated that 19.8% (volume model-based) and 40.3% (creatinine model-based) of the children exceeded 1 for the HI based on tolerable daily intake (TDI) values (considered as potential adverse antiandrogenic effect). Furthermore, at least 36% of the children from the manufacturing-intensive region had a HI higher than 1. The results indicate that Chinese children are widely exposed to phthalates and those from manufacturing-intensive regions are probably at a high risk of cumulative phthalate exposure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».