Evaluating External Contamination of Polybrominated Diphenyl Ethers in Human Hair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human hair is a well-validated matrix for detecting a variety of xenobiotics, including drugs of abuse (cocaine, tetrahydrocannabinol, and morphine) and fatty acid ethyl ethers. Recent studies have shown that hair can also be useful in determining an individual's exposure to polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), flame retardants that contaminate the dust in our daily environment. Hair processing before assay varies with each analyte; in particular, the wash protocol must be optimized to remove external contaminants while not affecting levels of the chemical of interest. The aim of this study was to determine whether hair needs to be washed before analysis for PBDEs, and if so, which protocol is most effective to ensure that the level of PBDEs is neither overestimated nor underestimated. METHOD: Individual hair samples from 10 adults (5 men and 5 women) were subjected to 4 different wash protocols: (1) no wash, (2) water, (3) 10% sodium dodecyl sulfate (SDS), and (4) hexane. Both the washes and hair were analyzed for 8 PBDEs by gas chromatography/mass spectrometry. RESULTS: The sum of PBDEs (ΣPBDEs) in the washes was (1) no wash: 0 pg/mg, (2) water: 0.39 ± 0.19 (mean ± SEM), (3) 10% SDS: 1.34 ± 0.68, and (4) hexane: 1.92 ± 0.87. The ΣPBDEs in the hair were: (1) no wash: 20.32 ± 3.05, (2) water: 20.30 ± 2.41, (3) 10% SDS: 19.27 ± 1.87, and (4) hexane: 16.91 ± 2.89. Washing with water, 10% SDS, and hexane decreased the PBDE levels by 1.9%, 7%, and 11.4%, respectively (P < 0.05). CONCLUSIONS: Thus, of the washes evaluated, water is the wash that had the least effect on total PBDE concentrations, providing the best evaluation of an individual's exposure to PBDEs.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».