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Enregistrement W2467158152 · doi:10.1186/s12940-016-0156-6

A proposed framework for the systematic review and integrated assessment (SYRINA) of endocrine disrupting chemicals

2016· review· en· W2467158152 sur OpenAlexaff
Laura N. Vandenberg, Marlene Ågerstrand, Anna Beronius, Claire Beausoleil, Åke Bergman, Lisa Bero, Carl‐Gustaf Bornehag, C. Scott Boyer, Glinda S. Cooper, Ian A. Cotgreave, David Gee, Philippe Grandjean, Kathryn Z. Guyton, Ulla Hass, Jerrold J. Heindel, Susan Jobling, Karen A. Kidd, Andreas Kortenkamp, Malcolm Macleod, Olwenn Martin, Ulf Norinder, Martin Scheringer, Kristina A. Thayer, Jorma Toppari, Paul Whaley, Tracey J. Woodruff, Christina Rudén

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesStiftelsen för Strategisk ForskningNational Institutes of HealthNatural Environment Research CouncilNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in ResearchStiftelsen för Miljöstrategisk ForskningWorld Health Organization
Mots-clésContext (archaeology)Flexibility (engineering)Risk analysis (engineering)Systematic reviewAdverse Outcome PathwayProtocol (science)Computer scienceManagement scienceMEDLINEMedicineEngineeringAlternative medicinePolitical scienceBiologyComputational biologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The issue of endocrine disrupting chemicals (EDCs) is receiving wide attention from both the scientific and regulatory communities. Recent analyses of the EDC literature have been criticized for failing to use transparent and objective approaches to draw conclusions about the strength of evidence linking EDC exposures to adverse health or environmental outcomes. Systematic review methodologies are ideal for addressing this issue as they provide transparent and consistent approaches to study selection and evaluation. Objective methods are needed for integrating the multiple streams of evidence (epidemiology, wildlife, laboratory animal, in vitro, and in silico data) that are relevant in assessing EDCs. METHODS: We have developed a framework for the systematic review and integrated assessment (SYRINA) of EDC studies. The framework was designed for use with the International Program on Chemical Safety (IPCS) and World Health Organization (WHO) definition of an EDC, which requires appraisal of evidence regarding 1) association between exposure and an adverse effect, 2) association between exposure and endocrine disrupting activity, and 3) a plausible link between the adverse effect and the endocrine disrupting activity. RESULTS: Building from existing methodologies for evaluating and synthesizing evidence, the SYRINA framework includes seven steps: 1) Formulate the problem; 2) Develop the review protocol; 3) Identify relevant evidence; 4) Evaluate evidence from individual studies; 5) Summarize and evaluate each stream of evidence; 6) Integrate evidence across all streams; 7) Draw conclusions, make recommendations, and evaluate uncertainties. The proposed method is tailored to the IPCS/WHO definition of an EDC but offers flexibility for use in the context of other definitions of EDCs. CONCLUSIONS: When using the SYRINA framework, the overall objective is to provide the evidence base needed to support decision making, including any action to avoid/minimise potential adverse effects of exposures. This framework allows for the evaluation and synthesis of evidence from multiple evidence streams. Finally, a decision regarding regulatory action is not only dependent on the strength of evidence, but also the consequences of action/inaction, e.g. limited or weak evidence may be sufficient to justify action if consequences are serious or irreversible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,454
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,469
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4540,469
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,020
Bibliométrie0,0530,031
Études des sciences et des technologies0,0090,017
Communication savante0,0190,025
Science ouverte0,0150,024
Intégrité de la recherche0,0190,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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