Human Elimination of Organochlorine Pesticides: Blood, Urine, and Sweat Study
Notice bibliographique
Résumé
Background . Many individuals have been exposed to organochlorinated pesticides (OCPs) through food, water, air, dermal exposure, and/or vertical transmission. Due to enterohepatic reabsorption and affinity to adipose tissue, OCPs are not efficiently eliminated from the human body and may accrue in tissues. Many epidemiological studies demonstrate significant exposure-disease relationships suggesting OCPs can alter metabolic function and potentially lead to illness. There is limited study of interventions to facilitate OCP elimination from the human body. This study explored the efficacy of induced perspiration as a means to eliminate OCPs. Methods . Blood, urine, and sweat (BUS) were collected from 20 individuals. Analysis of 23 OCPs was performed using dual-column gas chromatography with electron-capture detectors. Results . Various OCPs and metabolites, including DDT, DDE, methoxychlor, endrin, and endosulfan sulfate, were excreted into perspiration. Generally, sweat samples showed more frequent OCP detection than serum or urine analysis. Many OCPs were not readily detected in blood testing while still being excreted and identified in sweat. No direct correlation was found among OCP concentrations in the blood, urine, or sweat compartments. Conclusions . Sweat analysis may be useful in detecting some accrued OCPs not found in regular serum testing. Induced perspiration may be a viable clinical tool for eliminating some OCPs.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».